《计算机测量与控制杂志》发表论文赏析
作者:陈登峰,张温,耿建勤,刘国,肖海燕
单位:西安建筑科技大学 建筑设备科学与工程学院
摘要:城市化进程促进了城市地下综合管廊的飞速发展,但目前管廊的巡检等运维管理工作大多以人工为主,且信息化水平低下,而且管廊内的管线复杂、人工运维管理效率低且危险隐患高。文章提出一种基于Web的管廊建筑结构与建筑信息轻量可视化及CO环境数据可通过浏览器在线训练与预测的系统。通过Revit二次开发技术将建筑信息模型轻量化解耦并通过WebGL技术将几何模型加载在浏览器前端页面,后台服务程序可以通过通信线程池将终端节点采集到的环境数据存入Mysql数据库,并与浏览器前端动态耦合。通过整合Tensorflow.js可以在浏览器前端实现基于LSTM算法的CO浓度预测模型在线训练与预测。经过测试,设计的系统工作可靠,满足设计需求。
关键词:综合管廊;Web;轻量可视化;Tensorflow.js;
基金资助:国家自然科学基金项目(51705393),陕西省教育厅专项科研项目(14JK1408)。