摘要
本发明公开了一种基于工程三维模型的投标报价预测方法,涉及工程投标预测技术领域,通过运用先进的计算机程序和算法,实现对建筑工程图的自动识别和按照同比例尺进行3D建模的过程,借助深度学习功能进行特征识别,使得工程预测模型更具智能和高度准确性,通过结合大数据引擎,能够实时地收集相似工程的数据,并应用深度学习技术对土建成本和施工成本进行预测,同时,整合实时的建材市场数据,确保模型更具实时性和准确性,同时采用参数化建模技术,能够从工程文档和图纸中自动提取关键信息,包括尺寸、坐标和材料,这不仅提高了模型的自动化水平,同时有助于构建建筑体量数据的3D模型,这种方法更符合当下技术逻辑。
技术关键词
工程三维模型
数字孪生模型
土建
深度学习功能
建材
深度学习神经网络
化建模技术
大数据搜索引擎
比例尺
数据提取技术
建筑材料
训练集
综合深度
报告
园艺景观
项目
深度学习技术
系统为您推荐了相关专利信息
数字孪生模型
爆破机器人
分布特征
爆破开挖方法
开挖设备
工业电视系统
巡检策略
数字孪生模型
工业电视摄像头
策略生成方法