用于建筑设计优化方案的判断方法与流程

1.本发明涉及建筑设计数据处理技术领域，尤其涉及一种用于建筑设计优化方案的判断方法。


背景技术：

2.用于建筑设计优化方案判断是指通过对建筑设计方案进行评估、分析和比较，以确定其优劣、可行性和改进潜力的方法或过程。它旨在帮助设计团队、决策者或利益相关者做出明智的决策，选择最佳的建筑设计方案或优化现有方案。利用信息技术和计算机科学方法来支持建筑设计方案的评估、分析和决策过程。通过将建筑设计数据和相关信息数字化、集成化和可视化，信息化能够提供更高效、准确和全面的建筑设计优化方案判断。现有的用于建筑设计优化方案的判断方法可能仅适用于特定类型的建筑或特定的设计问题，而无法适应不同类型和复杂性的建筑设计，这限制了方法的广泛适用性和适应性。


技术实现要素：

3.本发明为解决上述技术问题，提出了一种用于建筑设计优化方案的判断方法，以解决至少一个上述技术问题。
4.本技术提供了一种用于建筑设计优化方案的判断方法，包括以下步骤：步骤s1：获取建筑设计数据，并根据建筑设计数据进行第一评估标准数据生成，从而生成第一评估标准数据；步骤s2：根据建筑设计数据进行模型构建，从而构建建筑设计模型；步骤s3：利用第一评估标准数据对建筑设计模型进行第一评估处理，从而获取第一评估数据，并利用预设的第二评估标准数据对建筑设计模型进行评估处理，从而获取第二评估数据；步骤s4：获取历史建筑设计评估数据，并利用历史建筑设计评估数据对第一评估数据以及第二评估数据进行深度评估并判断改进意见生成，从而获取建筑设计优化方案判断数据。
5.本发明提供全面的建筑设计评估，通过步骤s1和s2，该方法获取建筑设计数据并构建建筑设计模型，从而能够全面评估建筑设计方案。通过综合考虑多个评估数据和模型分析，可以得出更准确、全面的评估结果。快速生成评估数据，步骤s1和s3中的第一评估数据生成和处理能够快速生成建筑设计的评估数据。这有助于快速了解设计方案的优劣，并为后续评估和决策提供依据。结合历史数据进行深度评估，通过步骤s4，利用历史建筑设计评估数据对第一评估数据和第二评估数据进行深度评估。这种结合历史数据的方法能够提供更深入的分析和评估，发现设计中的潜在问题，并生成改进意见，从而优化建筑设计方案。提供决策支持，通过步骤s4中生成的建筑设计优化方案判断数据，可以为设计团队、决策者或利益相关者提供有关建筑设计方案的重要信息。这些信息可以用于指导决策过程，优化设计方案，并提高设计的质量和效率，且普适度高，能够适应不同类型和复杂性的建筑
设计。
6.优选地，步骤s1具体为：步骤s11：获取建筑设计数据；步骤s12：根据建筑设计数据进行建筑空间分布特征提取以及建筑外观设计特征提取，从而建筑空间分布特征数据以及建筑外观设计特征数据；步骤s13：根据建筑空间分布特征数据以及建筑外观设计特征数据进行建筑用途预估，从而获取建筑用途预估数据；步骤s14：根据建筑用途预估数据进行评估标准数据生成，从而生成第一评估标准数据。
7.本发明通过自动化获取建筑设计数据和特征提取，可以减少人工操作和时间消耗，从而提高设计流程的效率。全面评估：通过建筑空间分布特征提取和建筑外观设计特征提取，综合考虑了建筑设计的多个方面，包括空间布局、外观设计。全面评估设计方案的优劣。建筑用途预估通过建筑空间分布特征数据和建筑外观设计特征数据，进行建筑用途预估。这可以帮助设计者在设计初期就对建筑的用途进行预判和定位，从而更好地满足用户需求。评估数据生成，基于建筑用途预估数据，生成第一评估标准数据。这些评估数据可以包括建筑性能、可行性、经济性的方面的指标，用于评估设计方案的可行性和优劣。提供决策支持，通过获取第一评估数据，结合历史建筑设计评估数据进行深度评估，可以生成改进意见和建议。这样可以为设计决策提供更多的信息和支持，帮助设计师优化方案并做出明智的决策。
8.优选地，建筑设计数据为平面建筑设计数据或者立体建筑设计数据中的一种或者两种，建筑空间分布特征数据为平面建筑空间分布特征数据或者立体建筑空间分布特征数据中的一种或者两种，建筑外观设计特征数据为平面建筑外观设计特征数据或者立体建筑外观设计特征数据中的一种或者两种，步骤s12具体为：确定建筑设计数据为平面建筑设计数据时，对建筑设计数据进行平面建筑空间分布特征提取，从而获取平面建筑空间分布特征数据，并对建筑设计数据进行平面建筑外观设计特征提取，从而获取平面建筑外观设计特征数据；确定建筑设计数据为立体建筑设计数据时，对建筑设计数据进行立体建筑空间分布特征提取，从而获取立体建筑空间分布特征数据，并对建筑设计数据进行立体建筑外观设计特征提取，从而获取立体建筑外观设计特征数据。
9.本发明中该方法根据建筑设计数据的不同类型，分别提取平面建筑空间分布特征数据和立体建筑空间分布特征数据，以及平面建筑外观设计特征数据。这样可以从不同的角度获取建筑设计的关键特征数据，丰富了分析和评估的维度。通过获取平面建筑空间分布特征数据和立体建筑空间分布特征数据，可以全面分析建筑设计中的空间布局特征。同时，通过获取平面建筑外观设计特征数据，可以综合考虑建筑外观的美观性和设计特色。这种综合性的分析有助于全面评估建筑设计方案的优劣。根据建筑设计数据的类型，可以适应平面建筑设计和立体建筑设计。这使得该方法具有广泛的适用性，可以应用于不同类型和形式的建筑设计方案。通过提取具体的建筑空间分布特征数据和外观设计特征数据，可以提高设计分析的准确性和精度。设计者可以更准确地了解和评估设计方案的特征和优劣，从而进行更有针对性的优化和改进。通过获取建筑空间分布特征数据和外观设计特征
数据，设计者可以基于这些数据进行更有依据的决策制定。提高设计方案的可行性和适应性，减少设计中的盲目性和试错成本。
10.优选地，步骤s13具体为：步骤s131：根据建筑设计数据进行建筑用途分类提取，从而获取建筑用途分类数据，其中建筑用途分类数据包括住宅建筑用途分类数据、商业建筑用途分类数据、办公建筑用途分类数据以及教育建筑用途分类数据；步骤s132：根据建筑空间分布特征数据以及建筑外观设计特征数据进行建筑用途特征提取，从而获取建筑用途特征数据；步骤s133：利用建筑用途分类数据对建筑用途特征数据进行建筑用途影响权重调整，从而获得加权建筑用途特征数据；步骤s134：根据加权建筑用途特征数据进行权重计算并建筑用途预估，从而获取建筑用途预估数据。
11.本发明中通过建筑设计数据进行建筑用途分类提取，将建筑按照住宅、商业、办公和教育等不同用途进行分类。这有助于对不同类型的建筑进行区分和分析，为后续的建筑用途预估提供准确的分类数据。通过建筑空间分布特征数据和建筑外观设计特征数据，提取建筑用途的特征信息。这样可以综合考虑建筑的布局、空间分配、外观设计等方面的特征，为建筑用途预估提供更全面的数据支持。利用建筑用途分类数据对建筑用途特征数据进行权重调整，考虑不同建筑用途对特征的重要程度。通过调整权重，可以更准确地反映不同建筑用途对特征的影响，提高建筑用途预估的准确性。基于加权建筑用途特征数据进行权重计算，并进行建筑用途预估。这样可以更准确地判断建筑的用途，为设计方案的优化和决策提供准确的建议。通过预估建筑用途，可以提前发现潜在问题并进行相应的调整，提高建筑设计的质量和适应性。
12.优选地，步骤s14具体为：根据建筑设计数据以及预存在本地的建筑用途评估指标数据集进行评估标准确定，生成建筑用途评估指标数据；根据建筑用途预估数据以及建筑用途评估指标数据进行评估指标权重调整，从而获取第一评估标准数据。
13.本发明中通过根据建筑设计数据和预存在本地的建筑用途评估指标数据集，确定评估标准。这样可以基于实际数据和先前建筑用途评估的知识，确立评估标准，从而提高评估的准确性和可靠性。根据建筑用途预估数据和建筑用途评估指标数据，进行评估指标权重调整。通过调整权重，可以更准确地反映不同评估指标的重要程度，综合考虑多个指标对建筑用途的影响，提高评估结果的全面性和可靠性。通过评估指标权重调整，获得第一评估标准数据。这些数据可以用于判断建筑设计方案的优劣，为优化方案的选择和决策提供参考。第一评估标准数据可以反映建筑设计在不同评估指标下的表现，有助于发现潜在问题和改进空间。
14.优选地，步骤133中建筑用途影响权重调整通过建筑用途影响权重计算公式进行计算，其中建筑用途影响权重计算公式具体为：
为建筑用途分类对建筑用途特征的影响程度，为常数项，为建筑设计数据特征项，为建筑空间分布特征数据的第个特征值，为建筑外观设计特征数据的第个特征值，为综合特征数据权重调整项，为特定建筑用途分类中的平均特征值。
15.本发明构造了一种建筑用途影响权重计算公式，该计算公式通过考虑建筑设计数据特征项、建筑空间分布特征数据和建筑外观设计特征数据的特征值以及综合特征数据权重调整项，能够量化建筑用途分类对建筑用途特征的影响程度。它有助于对建筑用途进行评估和调整，从而为建筑设计优化方案的判断和决策提供有益的信息和指导。该公式通过计算建筑设计数据特征项的函数导数，结合建筑空间分布特征数据和建筑外观设计特征数据的特征值，以及综合特征数据权重调整项，来计算建筑用途分类对建筑用途特征的影响程度。这可以帮助量化不同建筑用途分类对特定特征的影响程度，从而对建筑用途进行评估和调整。公式中的平均特征值和建筑空间分布特征数据的第个特征值、建筑外观设计特征数据的第个特征值等参数，用于考虑不同特征值在影响程度计算中的重要性。通过平均特征值和特征数据的平方和开方，可以对特征值进行归一化和加权，更全面地考虑各个特征值的影响。该计算公式充分考虑了常数项、建筑设计数据特征项、建筑空间分布特征数据的第个特征值、建筑外观设计特征数据的第个特征值、综合特征数据权重调整项、特定建筑用途分类中的平均特征值以及相互之间的作用关系，建筑设计数据特征项表示建筑设计数据的特征值或特征向量。通过建筑设计数据的不同特征，会影响到函数的输入，从而影响最终的计算结果。建筑空间分布特征数据的第个特征值表示建筑空间分布特征数据中的一个具体特征。不同的值会在计算过程中与其他参数相乘，从而对结果产生影响。建筑外观设计特征数据的第个特征值表示建筑外观设计特征数据中的一个具体特征。不同的值会在计算过程中与其他参数相乘，从而对结果产生影响。综合特征数据权重调整项用于调整建筑用途特征数据中各个特征值的相对重要性。的值会与其他参数相乘，并在计算公式中发挥调节作用。
16.优选地，步骤s2具体为：步骤s21：对建筑设计数据进行建筑数据清洗，从而获取建筑设计清洗数据；步骤s22：对建筑设计数据进行评估数据相关特征提取，从而获取建筑设计评估相关特征数据；步骤s23：对建筑设计评估相关特征数据进行特征数据预处理，从而获取建筑设计评估相关特征预处理数据；步骤s24：根据建筑设计评估相关特征预处理数据进行二级建筑指标模型构建，从而构建建筑设计模型，其中二级建筑指标模型包括舒适度建筑指标模型、实用度建筑指标模型以及观赏度建筑指标模型。
17.本发明中通过对建筑设计数据进行清洗，可以去除噪声、异常值和不完整的数据，提高数据的准确性和可靠性。这有助于确保建筑设计模型的建立和评估的可信度。通过提
取建筑设计数据中的评估数据相关特征，可以捕捉关键的建筑设计指标和性能参数。这些特征的提取可以帮助识别和量化建筑设计的关键因素，为建筑设计模型的构建提供基础。对建筑设计评估相关特征数据进行预处理有助于优化数据的表示和处理方式。预处理包括数据的归一化、标准化、缺失值处理，可以消除不同特征之间的尺度差异，提高建筑设计模型的稳定性和可解释性。通过根据建筑设计评估相关特征预处理数据构建二级建筑指标模型，可以针对不同的评估指标（如舒适度、实用度、观赏度等）建立专门的模型。这样的模型可以更精细地评估建筑设计方案，并提供有针对性的优化建议。
18.优选地，步骤s3具体为：步骤s31：根据第一评估标准数据对建筑设计模型进行第一评估相关数据提取，从而获取第一评估相关数据；步骤s32：利用第一评估标准数据对第一评估相关数据进行第一评估处理，从而获取第一评估数据；步骤s33：根据预设的第二评估标准数据对建筑设计模型进行第二评估相关数据提取，从而获取第二评估相关数据；步骤s34：利用第二评估标准数据对第二评估相关数据进行第二评估处理，从而获取第二评估数据。
19.本发明中根据第一评估标准数据，提取与建筑设计模型相关的评估数据。这些数据包含了第一评估结果中的关键指标和性能参数，用于进一步的分析和处理。利用第一评估数据进行第一评估标准处理，即对数据进行计算、分析或转换，以得出更具体的评估结果。这有助于深入理解建筑设计模型的性能和特点，为后续的优化提供基础。根据预设的第二评估标准数据，提取与建筑设计模型相关的评估数据。第二评估标准数据可能包括不同的评价指标或不同的评估方法，用于对建筑设计方案进行更全面的评估。利用第二评估标准数据对第二评估相关数据进行处理，以得出第二评估的结果。通过综合多个评估指标或评估方法，可以更全面地评估建筑设计方案的优劣，并为优化提供更全面的参考。
20.优选地，步骤s4具体为：步骤s41：获取历史建筑设计评估数据，并对历史建筑设计评估数据进行数据预处理，从而获取历史建筑设计评估预处理数据；步骤s42：根据历史建筑设计评估预处理数据进行深度评估建模，从而构建深度建筑设计评估模型；步骤s43：利用深度建筑设计评估模型对第一评估数据以及第二评估数据进行深度评估并判断改进意见生成，从而获取建筑设计优化方案判断数据。
21.本发明中通过利用大量的历史评估数据，可以建立一个具有深度学习能力的模型，能够更准确地预测和评估建筑设计方案的质量和性能。这种深度评估模型能够考虑到更多因素和复杂关联，提供更全面、客观的评估结果。深度建筑设计评估模型可以对第一评估数据和第二评估数据进行综合评估，并生成具体的改进意见。这有助于设计师和决策者了解建筑设计方案的优劣势，并提供具体的改进方向和策略，以优化设计方案。基于深度评估模型的评估结果和改进意见，可以为设计师、建筑师和决策者提供科学、客观的决策支持。他们可以根据评估结果做出明智的决策，优化建筑设计方案，并提高设计的质量和效果。
22.优选地，其中深度评估建模通过深度建筑设计评估计算公式进行模型，其中深度建筑设计评估计算公式具体为：建筑设计评估计算公式具体为：为建筑设计评估结果数据，为评估结果数据积分上限，为评估指标数量数据，为第个历史建筑设计评估预处理数据的权重项，为指数函数，为第个历史建筑设计评估预处理数据对应的建筑空间分布特征数据项，为第个历史建筑设计评估预处理数据对应的建筑外观设计特征数据项，为积分自变量项，为历史建筑设计评估预处理数据的参数标准差项，为函数数量数据，为初始项，为第个评估函数。
23.本发明构造了一种深度建筑设计评估计算公式，该计算公式能够综合考虑多个评估指标的影响，通过权重项和函数的组合来表达不同指标的重要性和相互关系。公式中的历史建筑设计评估预处理数据和参数标准差可以帮助模型考虑历史经验和评估数据的可靠性，提高评估结果的准确性和可信度。通过调整权重项、参数标准差和评估函数，可以根据具体情况对不同的评估指标和因素进行灵活的加权和调整，以适应不同的建筑设计需求和要求。本计算公式充分考虑了评估结果数据积分上限、评估指标数量数据、第个历史建筑设计评估预处理数据的权重项、指数函数、第个历史建筑设计评估预处理数据对应的建筑空间分布特征数据项、第个历史建筑设计评估预处理数据对应的建筑外观设计特征数据项、积分自变量项、历史建筑设计评估预处理数据的参数标准差项、函数数量数据、初始项、第个评估函数以及相互之间的作用关系，其中在该计算公式中，数学参数通过数学符号进行互相作用。例如，权重项和参数标准差用于调整评估指标的重要性和可靠性，函数用于对评估结果进行加权或调整。这些参数在公式中通过乘法、指数函数、积分的数学运算相互作用，从而影响最终的评估结果。参数的选择和调整可以根据具体情况和实际需求进行优化，以达到更好的评估效果和建筑设计优化方案的生成。
24.本发明的有益效果在于：通过获取建筑设计数据并生成第一评估数据，以及利用预设的第二评估数据对建筑设计模型进行评估处理，实现了对建筑设计方案的全面评估。这样的综合评估能够考虑多个方面的因素，包括建筑设计特征、空间分布、外观设计等，从而更准确地判断建筑设计方案的优劣。该方法利用历史建筑设计评估数据对第一评估数据和第二评估数据进行深度评估，并判断改进意见生成。通过引入历史数据，该方法能够借鉴过去的建筑设计经验和知识，提供更具参考价值的评估结果和优化方案判断。深度评估的过程可以包括更复杂的数学模型和算法，进一步提高评估的准确性和可靠性，该方法涉及建筑设计模型的构建和优化方案判断数据的生成。通过构建建筑设计模型，可以更好地理解和分析建筑设计数据，从而为后续的评估和判断提供基础。而优化方案判断数据的生成则依赖于深度评估和历史数据的综合分析。这种模型构建与判断融合的方法可以实现对建筑设计方案的全面分析和评价。该方法中的评估和判断过程是根据预设的第二评估数据和
历史数据进行的，因此可以根据具体的评估指标和要求进行个性化的调整。这样可以针对不同的建筑项目和需求，生成定制化的优化方案判断数据，提供更贴合实际情况的建筑设计优化方案。本发明用于指导决策过程，优化设计方案，并提高设计的质量和效率，且普适度高，能够适应不同类型和复杂性的建筑设计。
附图说明
25.通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施所作的详细描述，本技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1示出了一实施例的用于建筑设计优化方案的判断方法的步骤流程图；图2示出了一实施例的步骤s1的步骤流程图；图3示出了一实施例的步骤s13的步骤流程图；图4示出了一实施例的步骤s2的步骤流程图；图5示出了一实施例的步骤s3的步骤流程图；图6示出了一实施例的步骤s4的步骤流程图。
具体实施方式
26.下面结合附图对本发明专利的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
27.此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。
28.应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。
29.请参阅图1至图6，本技术提供了一种用于建筑设计优化方案的判断方法，包括以下步骤：步骤s1：获取建筑设计数据，并根据建筑设计数据进行第一评估标准数据生成，从而生成第一评估标准数据；具体地，例如假设有一个建筑项目，收集到了该项目的平面图、立面图、材料选择和功能要求的建筑设计数据。根据这些数据，可以进行建筑设计评估，如评估建筑设计的合理性、功能布局的优化程度，并生成第一评估标准数据，例如评分或评价指标。
30.步骤s2：根据建筑设计数据进行模型构建，从而构建建筑设计模型；具体地，例如利用收集到的建筑设计数据，可以使用计算机辅助设计（cad）软件或
建筑信息模型（bim）软件进行建模。通过绘制建筑的三维模型、构建空间分布关系和定义外观设计特征等，可以构建一个完整的建筑设计模型。
31.步骤s3：利用第一评估标准数据对建筑设计模型进行第一评估处理，从而获取第一评估数据，并利用预设的第二评估标准数据对建筑设计模型进行评估处理，从而获取第二评估数据；具体地，例如基于第一评估标准数据，可以对建筑设计模型进行评估处理。例如，对建筑的舒适性、实用性和观赏性的方面进行评估，并生成相应的第一评估数据。然后，根据预设的第二评估标准数据，对建筑设计模型进行进一步评估处理，例如对能源效率、可持续性和安全性的方面进行评估，并获取第二评估数据。
32.步骤s4：获取历史建筑设计评估数据，并利用历史建筑设计评估数据对第一评估数据以及第二评估数据进行深度评估并判断改进意见生成，从而获取建筑设计优化方案判断数据。
33.具体地，例如收集历史建筑设计评估数据，包括过去项目的设计方案和相关评估数据。利用这些历史数据，可以进行深度评估并生成改进意见。例如，通过对历史数据进行统计和分析，可以了解过去设计方案的成功案例和问题点，并结合第一评估数据和第二评估数据进行比对和综合分析，从而生成建筑设计优化方案判断数据。
34.本发明提供全面的建筑设计评估，通过步骤s1和s2，该方法获取建筑设计数据并构建建筑设计模型，从而能够全面评估建筑设计方案。通过综合考虑多个评估数据和模型分析，可以得出更准确、全面的评估结果。快速生成评估数据，步骤s1和s3中的第一评估标准数据生成和处理能够快速生成建筑设计的评估数据。这有助于快速了解设计方案的优劣，并为后续评估和决策提供依据。结合历史数据进行深度评估，通过步骤s4，利用历史建筑设计评估数据对第一评估数据和第二评估数据进行深度评估。这种结合历史数据的方法能够提供更深入的分析和评估，发现设计中的潜在问题，并生成改进意见，从而优化建筑设计方案。提供决策支持，通过步骤s4中生成的建筑设计优化方案判断数据，可以为设计团队、决策者或利益相关者提供有关建筑设计方案的重要信息。这些信息可以用于指导决策过程，优化设计方案，并提高设计的质量和效率，且普适度高，能够适应不同类型和复杂性的建筑设计。
35.优选地，步骤s1具体为：步骤s11：获取建筑设计数据；具体地，例如在一个建筑项目中，收集建筑设计相关的数据，如平面图、立面图、构造图、装饰材料选择、功能需求。通过数据输入界面或者数据库进行数据获取。
36.步骤s12：根据建筑设计数据进行建筑空间分布特征提取以及建筑外观设计特征提取，从而建筑空间分布特征数据以及建筑外观设计特征数据；具体地，例如利用收集到的建筑设计数据，可以进行建筑空间分布特征和建筑外观设计特征的提取。例如，从平面图中提取出建筑的布局、房间功能分布等空间分布特征，从立面图中提取建筑的外观设计特征，如立面材料、窗户形式、建筑造型。
37.步骤s13：根据建筑空间分布特征数据以及建筑外观设计特征数据进行建筑用途预估，从而获取建筑用途预估数据；具体地，例如利用提取的建筑空间分布特征数据和建筑外观设计特征数据，可以
进行建筑用途预估。例如，根据房间功能分布、户型布局、建筑外观的特征，预估建筑适合用作商业办公、住宅、酒店等不同的用途，并生成建筑用途预估数据。
38.步骤s14：根据建筑用途预估数据进行评估标准数据生成，从而生成第一评估标准数据。
39.具体地，例如基于建筑用途预估数据，可以进行评估标准数据的生成。根据不同的建筑用途预估结果，可以对建筑设计进行评估，如评估其适用性、可行性、经济性的方面，并生成相应的第一评估数据，例如评分或评价指标。
40.本发明通过自动化获取建筑设计数据和特征提取，可以减少人工操作和时间消耗，从而提高设计流程的效率。全面评估：通过建筑空间分布特征提取和建筑外观设计特征提取，综合考虑了建筑设计的多个方面，包括空间布局、外观设计。全面评估设计方案的优劣。建筑用途预估通过建筑空间分布特征数据和建筑外观设计特征数据，进行建筑用途预估。这可以帮助设计者在设计初期就对建筑的用途进行预判和定位，从而更好地满足用户需求。评估数据生成，基于建筑用途预估数据，生成第一评估标准数据。这些评估数据可以包括建筑性能、可行性、经济性的方面的指标，用于评估设计方案的可行性和优劣。提供决策支持，通过获取第一评估数据，结合历史建筑设计评估数据进行深度评估，可以生成改进意见和建议。这样可以为设计决策提供更多的信息和支持，帮助设计师优化方案并做出明智的决策。
41.优选地，建筑设计数据为平面建筑设计数据或者立体建筑设计数据中的一种或者两种，建筑空间分布特征数据为平面建筑空间分布特征数据或者立体建筑空间分布特征数据中的一种或者两种，建筑外观设计特征数据为平面建筑外观设计特征数据或者立体建筑外观设计特征数据中的一种或者两种，步骤s12具体为：确定建筑设计数据为平面建筑设计数据时，对建筑设计数据进行平面建筑空间分布特征提取，从而获取平面建筑空间分布特征数据，并对建筑设计数据进行平面建筑外观设计特征提取，从而获取平面建筑外观设计特征数据；具体地，例如对于平面建筑设计数据：平面建筑空间分布特征提取：可以提取平面图中的房间数量、面积、形状、位置的信息；平面建筑外观设计特征提取：可以提取平面图中的墙体材质、颜色、窗户数量、位置的信息。
42.确定建筑设计数据为立体建筑设计数据时，对建筑设计数据进行立体建筑空间分布特征提取，从而获取立体建筑空间分布特征数据，并对建筑设计数据进行立体建筑外观设计特征提取，从而获取立体建筑外观设计特征数据。
43.具体地，例如对于立体建筑设计数据：立体建筑空间分布特征提取：可以通过立体模型提取建筑物的高度、楼层数、房间数量、面积、形状、位置的信息；立体建筑外观设计特征提取：可以提取立体图中的墙体材质、颜色、窗户数量、位置的信息。使用图像处理技术对建筑立面图像进行特征提取。通过计算机视觉和图像处理技术，可以自动提取立体建筑立面的特征，如立体建筑颜色分布、立体建筑纹理特征、立体建筑线条形状，如聚类算进行主要颜色提取，颜色使用分布情况、滤波器进行纹理提取以及边缘检测算法进行立体建筑形状特征提取。
44.本发明中该方法根据建筑设计数据的不同类型，分别提取平面建筑空间分布特征数据和立体建筑空间分布特征数据，以及平面建筑外观设计特征数据。这样可以从不同的
角度获取建筑设计的关键特征数据，丰富了分析和评估的维度。通过获取平面建筑空间分布特征数据和立体建筑空间分布特征数据，可以全面分析建筑设计中的空间布局特征。同时，通过获取平面建筑外观设计特征数据，可以综合考虑建筑外观的美观性和设计特色。这种综合性的分析有助于全面评估建筑设计方案的优劣。根据建筑设计数据的类型，可以适应平面建筑设计和立体建筑设计。这使得该方法具有广泛的适用性，可以应用于不同类型和形式的建筑设计方案。通过提取具体的建筑空间分布特征数据和外观设计特征数据，可以提高设计分析的准确性和精度。设计者可以更准确地了解和评估设计方案的特征和优劣，从而进行更有针对性的优化和改进。通过获取建筑空间分布特征数据和外观设计特征数据，设计者可以基于这些数据进行更有依据的决策制定。提高设计方案的可行性和适应性，减少设计中的盲目性和试错成本。
45.优选地，步骤s13具体为：步骤s131：根据建筑设计数据进行建筑用途分类提取，从而获取建筑用途分类数据，其中建筑用途分类数据包括住宅建筑用途分类数据、商业建筑用途分类数据、办公建筑用途分类数据以及教育建筑用途分类数据；具体地，例如住宅建筑用途分类数据提取：通过分析建筑平面或立体模型中包含的房间数量、面积、功能等信息，判断该建筑是否适合居住；商业建筑用途分类数据提取：通过分析建筑设计中的商铺、办公室、展示厅等空间分布特征和外观设计特征，判断该建筑是否适合商业用途；办公建筑用途分类数据提取：通过分析建筑设计中的办公室、会议室、接待室等空间分布特征和外观设计特征，判断该建筑是否适合作为办公场所；教育建筑用途分类数据提取：通过分析建筑设计中的教室、图书馆、实验室的空间分布特征和外观设计特征，判断该建筑是否适合作为教育场所。
46.步骤s132：根据建筑空间分布特征数据以及建筑外观设计特征数据进行建筑用途特征提取，从而获取建筑用途特征数据；具体地，例如建筑用途特征提取：可以通过分析建筑设计中的空间分布特征和外观设计特征，如房间数量、面积、高度、门窗位置的信息，提取与建筑用途相关的特征数据。
47.步骤s133：利用建筑用途分类数据对建筑用途特征数据进行建筑用途影响权重调整，从而获得加权建筑用途特征数据；具体地，例如可以通过机器学习的方式，如线性模型、决策树模型、神经网络模型以及集成学习算法，根据建筑用途分类数据对建筑用途特征数据进行加权处理，以准确反映不同建筑用途对特征的重要性，从而获得加权建筑用途特征数据。
48.步骤s134：根据加权建筑用途特征数据进行权重计算并建筑用途预估，从而获取建筑用途预估数据。
49.具体地，例如通过根据加权建筑用途特征数据计算权重，并结合历史评估数据和分析模型进行建筑用途预估，以获取建筑用途预估数据。如根据加权建筑用途特征数据计算权重：将加权建筑用途特征数据输入到建筑用途权重计算模型中，根据不同特征的重要性，进行权重计算，得出不同建筑用途对应的权重。结合历史评估数据和分析模型进行建筑用途预估：将计算出的权重与历史评估数据结合，通过机器学习、统计分析的方式，建立建筑用途预测模型。该模型可以使用历史评估数据来学习建筑特征与建筑用途之间的关系，并使用当前设计的特征数据进行预测，得出不同建筑用途的可能性。获取建筑用途预估数
据：根据建筑用途预测模型，将当前设计的特征数据输入到模型中，进行预测，得出不同建筑用途的可能性。根据预测结果，生成建筑用途预估数据，包括可能的建筑用途及其概率值。
50.本发明中通过建筑设计数据进行建筑用途分类提取，将建筑按照住宅、商业、办公和教育等不同用途进行分类。这有助于对不同类型的建筑进行区分和分析，为后续的建筑用途预估提供准确的分类数据。通过建筑空间分布特征数据和建筑外观设计特征数据，提取建筑用途的特征信息。这样可以综合考虑建筑的布局、空间分配、外观设计等方面的特征，为建筑用途预估提供更全面的数据支持。利用建筑用途分类数据对建筑用途特征数据进行权重调整，考虑不同建筑用途对特征的重要程度。通过调整权重，可以更准确地反映不同建筑用途对特征的影响，提高建筑用途预估的准确性。基于加权建筑用途特征数据进行权重计算，并进行建筑用途预估。这样可以更准确地判断建筑的用途，为设计方案的优化和决策提供准确的建议。通过预估建筑用途，可以提前发现潜在问题并进行相应的调整，提高建筑设计的质量和适应性。
51.优选地，步骤s14具体为：根据建筑设计数据以及预存在本地的建筑用途评估指标数据集进行评估标准确定，生成建筑用途评估指标数据；具体地，例如评估标准确定：可以根据当前建筑设计数据以及预存在本地的建筑用途评估指标数据集，如安全性、可持续性、舒适性、经济性的方面的指标，确定适合该建筑用途的评估标准，并生成建筑用途评估指标数据；评估指标权重调整：可以根据建筑用途预估数据对评估指标进行加权处理，以反映不同建筑用途对于不同评估指标的重要性，从而获取第一评估数据。
52.根据建筑用途预估数据以及建筑用途评估指标数据进行评估指标权重调整，从而获取第一评估标准数据。
53.具体地，例如确定评估标准：可以根据建筑设计数据，如防火墙、消防通道、疏散路线的信息，以及针对建筑类型制定的相关标准（如建筑设计规范、消防法等）来确定安全性评估标准，如是否符合相应的安全规定等；生成评估指标数据：可以从建筑设计数据中提取与安全性相关的特征信息，如灭火器数量、紧急出口数量、避难层位置等，并将其转化为安全性评估指标数据；评估指标权重调整：可以根据建筑用途预估数据，结合领域专家的经验和相关标准，对不同安全性评估指标进行加权处理，以反映不同建筑用途对于不同安全性指标的重要性，从而得出第一评估标准数据。
54.本发明中通过根据建筑设计数据和预存在本地的建筑用途评估指标数据集，确定评估标准。这样可以基于实际数据和先前建筑用途评估的知识，确立评估标准，从而提高评估的准确性和可靠性。根据建筑用途预估数据和建筑用途评估指标数据，进行评估指标权重调整。通过调整权重，可以更准确地反映不同评估指标的重要程度，综合考虑多个指标对建筑用途的影响，提高评估结果的全面性和可靠性。通过评估指标权重调整，获得第一评估标准数据。这些数据可以用于判断建筑设计方案的优劣，为优化方案的选择和决策提供参考。第一评估标准数据可以反映建筑设计在不同评估指标下的表现，有助于发现潜在问题和改进空间。
55.优选地，步骤133中建筑用途影响权重调整通过建筑用途影响权重计算公式进行
计算，其中建筑用途影响权重计算公式具体为：其中建筑用途影响权重计算公式具体为：为建筑用途分类对建筑用途特征的影响程度，为常数项，为建筑设计数据特征项，为建筑空间分布特征数据的第个特征值，为建筑外观设计特征数据的第个特征值，为综合特征数据权重调整项，为特定建筑用途分类中的平均特征值。
56.本发明构造了一种建筑用途影响权重计算公式，该计算公式通过考虑建筑设计数据特征项、建筑空间分布特征数据和建筑外观设计特征数据的特征值以及综合特征数据权重调整项，能够量化建筑用途分类对建筑用途特征的影响程度。它有助于对建筑用途进行评估和调整，从而为建筑设计优化方案的判断和决策提供有益的信息和指导。该公式通过计算建筑设计数据特征项的函数导数，结合建筑空间分布特征数据和建筑外观设计特征数据的特征值，以及综合特征数据权重调整项，来计算建筑用途分类对建筑用途特征的影响程度。这可以帮助量化不同建筑用途分类对特定特征的影响程度，从而对建筑用途进行评估和调整。公式中的平均特征值和建筑空间分布特征数据的第个特征值、建筑外观设计特征数据的第个特征值等参数，用于考虑不同特征值在影响程度计算中的重要性。通过平均特征值和特征数据的平方和开方，可以对特征值进行归一化和加权，更全面地考虑各个特征值的影响。该计算公式充分考虑了常数项、建筑设计数据特征项、建筑空间分布特征数据的第个特征值、建筑外观设计特征数据的第个特征值、综合特征数据权重调整项、特定建筑用途分类中的平均特征值以及相互之间的作用关系，建筑设计数据特征项表示建筑设计数据的特征值或特征向量。通过建筑设计数据的不同特征，会影响到函数的输入，从而影响最终的计算结果。建筑空间分布特征数据的第个特征值表示建筑空间分布特征数据中的一个具体特征。不同的值会在计算过程中与其他参数相乘，从而对结果产生影响。建筑外观设计特征数据的第个特征值表示建筑外观设计特征数据中的一个具体特征。不同的值会在计算过程中与其他参数相乘，从而对结果产生影响。综合特征数据权重调整项用于调整建筑用途特征数据中各个特征值的相对重要性。的值会与其他参数相乘，并在计算公式中发挥调节作用。
57.优选地，步骤s2具体为：步骤s21：对建筑设计数据进行建筑数据清洗，从而获取建筑设计清洗数据；具体地，例如建筑数据清洗：可以通过去除重复数据、缺失值、异常值的方式，对建筑设计数据进行清洗，以保证后续分析的准确性和可靠性；建筑设计清洗数据获取：清洗后得到的建筑设计数据即为建筑设计清洗数据。
58.步骤s22：对建筑设计数据进行评估数据相关特征提取，从而获取建筑设计评估相
关特征数据；具体地，例如评估数据相关特征提取：可以通过建筑设计数据中的空间分布、造型形态、材料选择、设备配置的方面的信息，提取与评估相关的特征数据，如采光度、景观品质、空气质量等；建筑设计评估相关特征数据获取：从建筑设计数据中提取的与评估相关的特征数据即为建筑设计评估相关特征数据。
59.步骤s23：对建筑设计评估相关特征数据进行特征数据预处理，从而获取建筑设计评估相关特征预处理数据；具体地，例如特征数据预处理：可以对建筑设计评估相关特征数据进行数据清洗、归一化、标准化等预处理方式，以便于后续模型的训练和应用；建筑设计评估相关特征预处理数据获取：经过预处理后得到的建筑设计评估相关特征预处理数据即为第三步的输出结果。
60.步骤s24：根据建筑设计评估相关特征预处理数据进行二级建筑指标模型构建，从而构建建筑设计模型，其中二级建筑指标模型包括舒适度建筑指标模型、实用度建筑指标模型以及观赏度建筑指标模型。
61.具体地，例如二级建筑指标模型构建：可以通过机器学习、统计分析等方式，基于建筑设计评估相关特征预处理数据，构建舒适度建筑指标模型、实用度建筑指标模型和观赏度建筑指标模型，以反映建筑在不同方面的性能和质量；建筑设计模型构建：将所构建的三个建筑指标模型结合起来，形成完整的建筑设计模型，该模型可以用于对建筑设计进行全面评估和优化。例如，在评估一栋办公楼时，可以使用舒适度建筑指标模型评估其采光、温度、噪音等方面的舒适性；使用实用度建筑指标模型评估其功能性、灵活性的方面的实用性；使用观赏度建筑指标模型评估其外观设计、景观品质等方面的观赏性。
62.本发明中通过对建筑设计数据进行清洗，可以去除噪声、异常值和不完整的数据，提高数据的准确性和可靠性。这有助于确保建筑设计模型的建立和评估的可信度。通过提取建筑设计数据中的评估数据相关特征，可以捕捉关键的建筑设计指标和性能参数。这些特征的提取可以帮助识别和量化建筑设计的关键因素，为建筑设计模型的构建提供基础。对建筑设计评估相关特征数据进行预处理有助于优化数据的表示和处理方式。预处理包括数据的归一化、标准化、缺失值处理，可以消除不同特征之间的尺度差异，提高建筑设计模型的稳定性和可解释性。通过根据建筑设计评估相关特征预处理数据构建二级建筑指标模型，可以针对不同的评估指标（如舒适度、实用度、观赏度等）建立专门的模型。这样的模型可以更精细地评估建筑设计方案，并提供有针对性的优化建议。
63.优选地，步骤s3具体为：步骤s31：根据第一评估标准数据对建筑设计模型进行第一评估相关数据提取，从而获取第一评估相关数据；具体地，例如第一评估相关数据提取：可以根据第一评估的不同需求，从建筑设计模型中提取与第一评估相关的数据，如面积、高度、材料的参数；第一评估相关数据获取：从建筑设计模型中提取的与第一评估相关的数据即为第一评估相关数据。
64.步骤s32：利用第一评估标准数据对第一评估相关数据进行第一评估处理，从而获取第一评估数据；具体地，例如第一评估处理：可以根据预设的评估标准和权重对第一评估相关数
据进行评估处理，例如，对于安全性评估，可以根据相应的标准和权重，对建筑设计模型的防火等安全性能进行评估；第一评估数据获取：经过评估处理后得到的第一评估数据即为该步骤的输出结果。
65.步骤s33：根据预设的第二评估标准数据对建筑设计模型进行第二评估相关数据提取，从而获取第二评估相关数据；具体地，例如第二评估相关数据提取：可以根据预设的第二评估数据需求，从建筑设计模型中提取与第二评估相关的数据，如楼层高度、停车位数量、维修保养成本；第二评估相关数据获取：从建筑设计模型中提取的与第二评估相关的数据即为第二评估相关数据。
66.步骤s34：利用第二评估标准数据对第二评估相关数据进行第二评估处理，从而获取第二评估数据。
67.具体地，例如第二评估处理：可以根据预设的评估标准和权重，对第二评估相关数据进行评估处理，例如，对于经济性评估，可以根据维修保养成本、投资回报率的指标进行评估；第二评估数据获取：经过评估处理后得到的第二评估数据即为该步骤的输出结果。
68.本发明中根据第一评估标准数据，提取与建筑设计模型相关的评估数据。这些数据包含了第一评估结果中的关键指标和性能参数，用于进一步的分析和处理。利用第一评估数据进行第一评估标准处理，即对数据进行计算、分析或转换，以得出更具体的评估结果。这有助于深入理解建筑设计模型的性能和特点，为后续的优化提供基础。根据预设的第二评估标准数据，提取与建筑设计模型相关的评估数据。第二评估标准数据可能包括不同的评价指标或不同的评估方法，用于对建筑设计方案进行更全面的评估。利用第二评估标准数据对第二评估相关数据进行处理，以得出第二评估的结果。通过综合多个评估指标或评估方法，可以更全面地评估建筑设计方案的优劣，并为优化提供更全面的参考。
69.优选地，步骤s4具体为：步骤s41：获取历史建筑设计评估数据，并对历史建筑设计评估数据进行数据预处理，从而获取历史建筑设计评估预处理数据；具体地，例如历史建筑设计评估数据获取：可以从历史建筑项目中收集相关的设计评估数据，如安全性、舒适性、经济性等方面的数据；数据预处理：可以对收集到的历史建筑设计评估数据进行清洗、归一化、标准化的预处理方式，以便于后续模型的训练和应用；历史建筑设计评估预处理数据获取：经过预处理后得到的历史建筑设计评估预处理数据即为该步骤的输出结果。
70.步骤s42：根据历史建筑设计评估预处理数据进行深度评估建模，从而构建深度建筑设计评估模型；具体地，例如深度评估建模：可以使用深度学习等技术，基于历史建筑设计评估预处理数据，构建深度建筑设计评估模型，该模型通过学习历史数据中的规律和关系，能够较好地预测建筑设计在不同方面的表现和质量；建筑设计评估模型构建：经过训练后，得到的深度建筑设计评估模型即为该步骤的输出结果，该模型可以用于对新的建筑设计进行评估和优化。
71.步骤s43：利用深度建筑设计评估模型对第一评估数据以及第二评估数据进行深度评估并判断改进意见生成，从而获取建筑设计优化方案判断数据。
72.具体地，例如深度评估：可以利用所构建的深度建筑设计评估模型对第一评估数据以及第二评估数据进行深度评估，以反映其在实际应用中的表现和质量；改进意见生成：根据深度评估结果，可以生成建筑设计优化方案判断数据，并给出具体的改进建议，例如，在评估一栋办公楼时，若深度评估发现其采光不足，则可以提出加装窗户、使用明亮色彩的改进建议；建筑设计优化方案判断数据获取：经过深度评估和改进意见生成后得到的建筑设计优化方案判断数据即为该步骤的输出结果。
73.本发明中通过利用大量的历史评估数据，可以建立一个具有深度学习能力的模型，能够更准确地预测和评估建筑设计方案的质量和性能。这种深度评估模型能够考虑到更多因素和复杂关联，提供更全面、客观的评估结果。深度建筑设计评估模型可以对第一评估数据和第二评估数据进行综合评估，并生成具体的改进意见。这有助于设计师和决策者了解建筑设计方案的优劣势，并提供具体的改进方向和策略，以优化设计方案。基于深度评估模型的评估结果和改进意见，可以为设计师、建筑师和决策者提供科学、客观的决策支持。他们可以根据评估结果做出明智的决策，优化建筑设计方案，并提高设计的质量和效果。
74.优选地，其中深度评估建模通过深度建筑设计评估计算公式进行模型，其中深度建筑设计评估计算公式具体为：建筑设计评估计算公式具体为：为建筑设计评估结果数据，为评估结果数据积分上限，为评估指标数量数据，为第个历史建筑设计评估预处理数据的权重项，为指数函数，为第个历史建筑设计评估预处理数据对应的建筑空间分布特征数据项，为第个历史建筑设计评估预处理数据对应的建筑外观设计特征数据项，为积分自变量项，为历史建筑设计评估预处理数据的参数标准差项，为函数数量数据，为初始项，为第个评估函数。
75.本发明构造了一种深度建筑设计评估计算公式，该计算公式能够综合考虑多个评估指标的影响，通过权重项和函数的组合来表达不同指标的重要性和相互关系。公式中的历史建筑设计评估预处理数据和参数标准差可以帮助模型考虑历史经验和评估数据的可靠性，提高评估结果的准确性和可信度。通过调整权重项、参数标准差和评估函数，可以根据具体情况对不同的评估指标和因素进行灵活的加权和调整，以适应不同的建筑设计需求和要求。本计算公式充分考虑了评估结果数据积分上限、评估指标数量数据、第个历史建筑设计评估预处理数据的权重项、指数函数、第个历史建筑设计评估预处理数据对应的建筑空间分布特征数据项、第个历史建筑设计评估预处理数据对应的建筑外观设计特征数据项、积分自变量项、历史建筑设计评估预处理数据的参数标准差项、函数数量数据、初始项、第个评估函数以及相互之间的作用关系，其中在该计算公式中，数学参数通过数学符号进行互相作用。例如，权重项和参数标准差用于调整评估指标的重要性和可靠性，函数用于对评估结果进行加权或调整。这些参
数在公式中通过乘法、指数函数、积分的数学运算相互作用，从而影响最终的评估结果。参数的选择和调整可以根据具体情况和实际需求进行优化，以达到更好的评估效果和建筑设计优化方案的生成。
76.本发明的有益效果在于：通过获取建筑设计数据并生成第一评估数据，以及利用预设的第二评估数据对建筑设计模型进行评估处理，实现了对建筑设计方案的全面评估。这样的综合评估能够考虑多个方面的因素，包括建筑设计特征、空间分布、外观设计等，从而更准确地判断建筑设计方案的优劣。该方法利用历史建筑设计评估数据对第一评估数据和第二评估数据进行深度评估，并判断改进意见生成。通过引入历史数据，该方法能够借鉴过去的建筑设计经验和知识，提供更具参考价值的评估结果和优化方案判断。深度评估的过程可以包括更复杂的数学模型和算法，进一步提高评估的准确性和可靠性，该方法涉及建筑设计模型的构建和优化方案判断数据的生成。通过构建建筑设计模型，可以更好地理解和分析建筑设计数据，从而为后续的评估和判断提供基础。而优化方案判断数据的生成则依赖于深度评估和历史数据的综合分析。这种模型构建与判断融合的方法可以实现对建筑设计方案的全面分析和评价。该方法中的评估和判断过程是根据预设的第二评估数据和历史数据进行的，因此可以根据具体的评估指标和要求进行个性化的调整。这样可以针对不同的建筑项目和需求，生成定制化的优化方案判断数据，提供更贴合实际情况的建筑设计优化方案。本发明用于指导决策过程，优化设计方案，并提高设计的质量和效率，且普适度高，能够适应不同类型和复杂性的建筑设计。
77.因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附申请文件而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。
78.以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

技术特征：
1.一种用于建筑设计优化方案的判断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤s1：获取建筑设计数据，并根据建筑设计数据进行第一评估标准数据生成，从而生成第一评估标准数据；步骤s2：根据建筑设计数据进行模型构建，从而构建建筑设计模型；步骤s3：利用第一评估标准数据对建筑设计模型进行第一评估处理，从而获取第一评估数据，并利用预设的第二评估标准数据对建筑设计模型进行评估处理，从而获取第二评估数据；步骤s4：获取历史建筑设计评估数据，并利用历史建筑设计评估数据对第一评估数据以及第二评估数据进行深度评估并判断改进意见生成，从而获取建筑设计优化方案判断数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s1具体为：步骤s11：获取建筑设计数据；步骤s12：根据建筑设计数据进行建筑空间分布特征提取以及建筑外观设计特征提取，从而建筑空间分布特征数据以及建筑外观设计特征数据；步骤s13：根据建筑空间分布特征数据以及建筑外观设计特征数据进行建筑用途预估，从而获取建筑用途预估数据；步骤s14：根据建筑用途预估数据进行评估标准数据生成，从而生成第一评估标准数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，建筑设计数据为平面建筑设计数据或者立体建筑设计数据中的一种或者两种，建筑空间分布特征数据为平面建筑空间分布特征数据或者立体建筑空间分布特征数据中的一种或者两种，建筑外观设计特征数据为平面建筑外观设计特征数据或者立体建筑外观设计特征数据中的一种或者两种，步骤s12具体为：确定建筑设计数据为平面建筑设计数据时，对建筑设计数据进行平面建筑空间分布特征提取，从而获取平面建筑空间分布特征数据，并对建筑设计数据进行平面建筑外观设计特征提取，从而获取平面建筑外观设计特征数据；确定建筑设计数据为立体建筑设计数据时，对建筑设计数据进行立体建筑空间分布特征提取，从而获取立体建筑空间分布特征数据，并对建筑设计数据进行立体建筑外观设计特征提取，从而获取立体建筑外观设计特征数据。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤s13具体为：步骤s131：根据建筑设计数据进行建筑用途分类提取，从而获取建筑用途分类数据，其中建筑用途分类数据包括住宅建筑用途分类数据、商业建筑用途分类数据、办公建筑用途分类数据以及教育建筑用途分类数据；步骤s132：根据建筑空间分布特征数据以及建筑外观设计特征数据进行建筑用途特征提取，从而获取建筑用途特征数据；步骤s133：利用建筑用途分类数据对建筑用途特征数据进行建筑用途影响权重调整，从而获得加权建筑用途特征数据；步骤s134：根据加权建筑用途特征数据进行权重计算并建筑用途预估，从而获取建筑用途预估数据。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤s14具体为：
根据建筑设计数据以及预存在本地的建筑用途评估指标数据集进行评估标准确定，生成建筑用途评估指标数据；根据建筑用途预估数据以及建筑用途评估指标数据进行评估指标权重调整，从而获取第一评估标准数据。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤133中建筑用途影响权重调整通过建筑用途影响权重计算公式进行计算，其中建筑用途影响权重计算公式具体为：其中建筑用途影响权重计算公式具体为：为建筑用途分类对建筑用途特征的影响程度，为常数项，为建筑设计数据特征项，为建筑空间分布特征数据的第个特征值，为建筑外观设计特征数据的第个特征值，为综合特征数据权重调整项，为特定建筑用途分类中的平均特征值。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s2具体为：对建筑设计数据进行建筑数据清洗，从而获取建筑设计清洗数据；对建筑设计数据进行评估数据相关特征提取，从而获取建筑设计评估相关特征数据；对建筑设计评估相关特征数据进行特征数据预处理，从而获取建筑设计评估相关特征预处理数据；根据建筑设计评估相关特征预处理数据进行二级建筑指标模型构建，从而构建建筑设计模型，其中二级建筑指标模型包括舒适度建筑指标模型、实用度建筑指标模型以及观赏度建筑指标模型。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s3具体为：根据第一评估标准数据对建筑设计模型进行第一评估相关数据提取，从而获取第一评估相关数据；利用第一评估标准数据对第一评估相关数据进行第一评估处理，从而获取第一评估数据；根据预设的第二评估标准数据对建筑设计模型进行第二评估相关数据提取，从而获取第二评估相关数据；利用第二评估标准数据对第二评估相关数据进行第二评估处理，从而获取第二评估数据。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s4具体为：获取历史建筑设计评估数据，并对历史建筑设计评估数据进行数据预处理，从而获取历史建筑设计评估预处理数据；根据历史建筑设计评估预处理数据进行深度评估建模，从而构建深度建筑设计评估模型；利用深度建筑设计评估模型对第一评估数据以及第二评估数据进行深度评估并判断改进意见生成，从而获取建筑设计优化方案判断数据。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，其中深度评估建模通过深度建筑设计评
估计算公式进行模型，其中深度建筑设计评估计算公式具体为：其中深度建筑设计评估计算公式具体为：为建筑设计评估结果数据，为评估结果数据积分上限，为评估指标数量数据，为第个历史建筑设计评估预处理数据的权重项，为指数函数，为第个历史建筑设计评估预处理数据对应的建筑空间分布特征数据项，为第个历史建筑设计评估预处理数据对应的建筑外观设计特征数据项，为积分自变量项，为历史建筑设计评估预处理数据的参数标准差项，为函数数量数据，为初始项，为第个评估函数。

技术总结
本发明涉及建筑设计数据处理技术领域，尤其涉及一种用于建筑设计优化方案的判断方法。该方法包括以下步骤：获取建筑设计数据，根据建筑设计数据进行第一评估标准数据生成，生成第一评估标准数据；根据建筑设计数据进行模型构建，构建建筑设计模型；利用第一评估标准数据对建筑设计模型进行第一评估处理，获取第一评估数据，利用预设的第二评估标准数据对建筑设计模型进行评估处理，获取第二评估数据；获取历史建筑设计评估数据，利用历史建筑设计评估数据对第一评估数据以及第二评估数据进行深度评估并判断改进意见生成，获取建筑设计优化方案判断数据。本发明通过能够提供准确的建筑设计评估和优化方案判断，提供了更好的决策支持和效果。支持和效果。支持和效果。


技术研发人员：王淑芬 于涛 任佑彬 李胜军 任凤彦
受保护的技术使用者：河北世元工程建设咨询有限公司
技术研发日：2023.07.06
技术公布日：2023/8/5