摘要
本发明公开了一种基于BIM的智能机房管理方法及系统,涉及建筑信息模型与智能化管理技术领域,所述方法包括S1、获取机房内的实时数据并将其上传至云端服务器,S2、基于历史数据和实时数据,构建并训练故障预测与诊断的机器学习模型,S3、通过机器学习模型对实时数据进行分析,识别出潜在的故障,S4、将识别结果反馈至BIM系统,生成维修工单并通知维护人员进行处理;该基于BIM的智能机房管理方法及系统,能够根据实际工况对异常数据的判定标准进行自适应优化,从而有效减少误报和漏报现象,提高设备运行参数的可信度,解决了现有技术在故障预测与诊断过程中由于算法模型对异常数据的识别不够精准导致出现的误报或漏报的问题。
技术关键词
智能机房管理
实时数据
机器学习模型
机房设备
设备运行状态
机房传感器
历史故障数据
数据采集模块
生成时间序列数据
智能化管理技术
云端服务器
设备运行参数
异常数据
建筑信息模型
分析模块
维修工单
模板
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数据分析模块
反馈控制模块
热处理
癸酸甘油三酯
设备运行状态数据
异常识别方法
策略
交叉验证方法
径流预报方法
线性回归模型
深度学习模型
因子
动态