简介:摘要:时间序列作为时间观测值的集合,在机器学习和人工智能领域引发了广泛的关注。时间序列预测是获取未来趋势的重要课题之一,研究结果可以为各种应用提供依据,例如优化、控制以及生产计划等。因此,已经提出了许多模型来解决这个问题。但是时间序列数据往往呈现出非平稳、非线性和多维度等特点,单一的深度学习模型难以有效提取时间序列的深层特征,难以挖掘数据的内在特性和识别出数据间的潜在模式。
简介:摘 要:本文探讨了基于人工智能(AI)的建筑信息模型(BIM)技术在现代建筑行业中的应用。首先,文章介绍了BIM技术的核心概念和重要性,以及人工智能技术在建筑领域的发展现状。接着,详细分析了AI与BIM技术结合的优势,包括提高设计效率、优化施工流程、增强项目管理和降低运营成本等方面。文章还探讨了AI在BIM中的具体应用案例,如智能设计辅助、自动化冲突检测、智能材料选择和施工进度预测等。最后,本文总结了AI与BIM技术融合的发展趋势和挑战,并提出了相应的建议。