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基于图神经网络的BIM建筑图构建模型的实时更新技术.docx

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    基于图神经网络的BIM建筑图构建模型的实时更新技术

    引言

    图神经网络通过对建筑元素间复杂关系的建模，能够更精确地生成建筑图数据。例如，GNN能够精确识别建筑结构中的功能性依赖关系，如墙体和门窗的连接、通道的流线设计等，从而保证构建出来的建筑图更加符合实际需求。与传统方法相比，GNN能够有效避免人工操作带来的错误和疏漏，提高构建图纸的精度和一致性。

    在BIM建筑图模型的构建过程中，由于多种原因（如建模人员的主观判断、数据的不完整性等），模型可能会存在误差。FE-GNN能够通过学习大量的建筑图数据，自动识别并校正模型中的误差。例如，某一墙体的厚度或

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