一种基于强化学习的钢箱梁三维模型成本预测方法

本发明提出了一种基于强化学习的钢箱梁三维模型成本预测方法，通过智能算法对钢箱梁三维模型中的数据进行深度挖掘，提高成本预测的精度与效率。对钢箱梁的三维模型数据进行预处理，将原始数据转换为标准化格式，提取几何特征、材料属性和结构复杂度等多维度信息；利用深度强化学习算法构建成本预测模型，通过优化奖励函数和训练策略，使模型能够逐步逼近实际制造成本；通过将模型预测结果与实际项目数据进行对比，验证泛化能力与预测精度；通过可视化工具将预测结果叠加到三维模型中，直观展示高成本区域，为工程设计优化和资源分配提供决策支持。该方法不仅提高了钢箱梁制造成本预测的准确性，还为其他复杂结构的成本预测提供了可行的技术方案。