基于智慧建筑云平台的数据挖掘分析呈现的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于智慧建筑云平台的数据挖掘分析呈现的方法，包括如下步骤：从智慧建筑云平台集成数据；创建规则引擎，用于定义数据处理规则；根据所述数据处理规则，对所述数据进行维度统一处理；将处理后的所述数据存入数据库；对所述数据库中的数据进行挖掘分析，获得挖掘分析结果；将所述挖掘分析结果进行云端呈现。本发明专利技术能够通过云平台的方式为用户提供建筑领域大数据的分析结果，为建筑的智慧化运维提供决策依据和优化方向。慧化运维提供决策依据和优化方向。慧化运维提供决策依据和优化方向。

【技术实现步骤摘要】
基于智慧建筑云平台的数据挖掘分析呈现的方法


[0001]本专利技术涉及智慧建筑云平台
，特别涉及一种基于智慧建筑云平台的数据挖掘分析呈现的方法。
[0002]
技术介绍

[0003]随着物联网、人工智能、大数据、云技术的快速发展，智慧建筑已经从私有化部署逐渐转向云平台部署，建筑数据由孤立数据源开始融汇成大数据，因此如何高效利用建筑大数据进行挖掘分析，同时将分析成果快速反哺用户成为了智慧建筑云平台的发展趋势。本专利技术针对智慧建筑云平台的数据挖掘分析方法和呈现方式，通过云平台的方式为用户提供建筑领域大数据的分析结果，为建筑的智慧化运维提供决策依据和优化方向。
[0004]
技术实现思路

[0005]根据本专利技术实施例，提供了一种基于智慧建筑云平台的数据挖掘分析呈现的方法，包括如下步骤：从智慧建筑云平台集成数据；创建规则引擎，用于定义数据处理规则；根据所述数据处理规则，对所述数据进行维度统一处理；将处理后的所述数据存入数据库；对所述数据库中的数据进行挖掘分析，获得挖掘分析结果；将所述挖掘分析结果进行云端呈现。
[0006]进一步，数据包括：建筑的静态数据、BIM模型数据、设备的静态数据、设备动态数据、运维数据。
[0007]进一步，规则引擎可针对所述智慧建筑云平台中的所有数据类型进行数据处理规则的定义。
[0008]进一步，维度统一处理包括：抽取、清洗、转换。
[0009]进一步，数据库包括：关系型数据库、时序数据库、图数据库、文档型数据库。
[0010]进一步，挖掘分析的方式包括但不限于统计分析算法、统计机器学习算法、神经网络算法、图算法、强化学习算法、优化算法。
[0011]进一步，根据所述挖掘分析结果，提供多种云端呈现功能，包括算法模型的使用和分析报表的呈现。
[0012]根据本专利技术实施例的基于智慧建筑云平台的数据挖掘分析呈现的方法，通过云平台的方式为用户提供建筑领域大数据的分析结果，为建筑的智慧化运维提供决策依据和优化方向。
[0013]要理解的是，前面的一般描述和下面的详细描述两者都是示例性的，并 且意图在
于提供要求保护的技术的进一步说明。
[0014]附图说明
[0015]图1为根据本专利技术实施例基于智慧建筑云平台的数据挖掘分析呈现的方法的流程图。
[0016]具体实施方式
[0017]以下将结合附图，详细描述本专利技术的优选实施例，对本专利技术做进一步阐述。
[0018]首先，将结合图1描述根据本专利技术实施例的基于智慧建筑云平台的数据挖掘分析呈现的方法，用于建筑云平台的数据挖掘分析，可对建筑的智慧化运维提供优化方向和决策支持，其应用场景广泛。
[0019]如图1所示，本专利技术实施例的基于智慧建筑云平台的数据挖掘分析呈现的方法，具有如下步骤：在S1中，如图1所示，从智慧建筑云平台集成数据。进一步，在本实施例中，数据包括：建筑的静态数据、BIM模型数据、设备的静态数据、设备动态数据、运维数据。
[0020]在S2中，如图1所示，创建规则引擎，用于定义数据处理规则。进一步，在本实施例中，规则引擎可针对所述智慧建筑云平台中的所有数据类型进行数据处理规则的定义，尤其是针对包含建筑空间语义信息的BIM模型。通过拖曳式的界面，针对数据的单位统一、动态数据的缺失值和异常值处理、BIM模型的解析、定时抽取等规则进行配置。对BIM模型的解析包括读取模型中的静态信息、语义信息、拓扑关系等重要信息。
[0021]在S3中，如图1所示，根据所述数据处理规则，对所述数据进行维度统一处理。进一步，在本实施例中，维度统一处理包括：抽取、清洗、转换，形成单位同一、格式标准的数据。抽取主要针对智慧建筑运维过程中的新增数据进行定时抽取；清洗主要针对数据的单位、时间维度、缺失值、异常值等进行处理；转换主要针对单位、统计维度等标准的统一，并结合数据库的要求完成格式的转换。
[0022]在S4中，如图1所示，将处理后的所述数据存入数据库。进一步，在本实施例中，数据库包括：关系型数据库、时序数据库、图数据库、文档型数据库，尤其是可以存储建筑的空间拓扑关系和语义信息的图数据库是数据库的重要部分。
[0023]在S5中，如图1所示，对所述数据库中的数据进行挖掘分析，获得挖掘分析结果。进一步，在本实施例中，挖掘分析的方式包括但不限于统计分析算法、统计机器学习算法、神经网络算法、图算法、强化学习算法、优化算法。对于数据的使用，既可以抽取一定量的数据进行线下挖掘分析，又可以通过不断地抽取最新数据实现在线学习，实现模型迭代更新，让算法模型的成果更加准确。
[0024]在S6中，如图1所示，将所述挖掘分析结果进行云端呈现。进一步，在本实施例中，根据所述挖掘分析结果，提供多种云端呈现功能，包括算法模型的使用和分析报表的呈现。算法模型的使用具体表现云平台提供多种算法模型部署于云端，用户可针对自身的数据特征选取合适的模型进行云计算分析，分析报表的呈现具体表现为云端直接将分析结果采用
图文的形式呈现给用户，图文的内容可直接采用系统的推荐或者进行自定义设置。
[0025]以上，参照图1描述了根据本专利技术实施例的基于智慧建筑云平台的数据挖掘分析方法与呈现方式，采用该方法可通过云平台的方式为用户提供建筑领域大数据的分析结果，为建筑的智慧化运维提供决策依据和优化方向。
[0026]需要说明的是，在本说明书中，术语“包括”、“包含或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包括，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0027]尽管本专利技术的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本专利技术的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本专利技术的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本专利技术的保护范围应由所附的权利要求来限定。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智慧建筑云平台的数据挖掘分析呈现的方法，其特征在于，包括如下步骤：从智慧建筑云平台集成数据；创建规则引擎，用于定义数据处理规则；根据所述数据处理规则，对所述数据进行维度统一处理；将处理后的所述数据存入数据库；对所述数据库中的数据进行挖掘分析，获得挖掘分析结果；将所述挖掘分析结果进行云端呈现。2.如权利要求1所述基于智慧建筑云平台的数据挖掘分析呈现的方法，其特征在于，所述数据包括：建筑的静态数据、BIM模型数据、设备的静态数据、设备动态数据、运维数据。3.如权利要求1所述基于智慧建筑云平台的数据挖掘分析呈现的方法，其特征在于，所述规则引擎可针对所述智慧建筑云平台中的所有数据类型进行数据处理规则的定...

【专利技术属性】
技术研发人员：来永政，朱建龙，
申请(专利权)人：华建数创上海科技有限公司，
类型：发明
国别省市：