地铁车站土建工程施工进度三维动态优化控制

针对地铁车站土建工程施工极易出现进度偏差的问题,基于识别提取的11个地铁车站土建工程施工进度主要影响因素并依托历史案例信息构建案例数据库,提出一种地铁车站土建工程施工进度的三维动态优化控制方法。研究表明:将PSO聚类算法与BP神经网络相结合用于地铁车站土建工程施工进度预测,有助于准确反映各影响因素与施工进度间的非线性映射关系并提高预测效率;建立进度预警响应体系,综合集成EVM法与PDCA循环,可实现地铁车站土建工程施工进度的分级预警与动态优化;采用BIM虚拟可视化技术并搭建Web协同管理平台实现了地铁车站土建工程施工进度的三维可视化控制与实时信息管理,通过在HG地铁车站土建工程施工中的实际应用,证实了此方法对于地铁车站土建工程施工进度控制的有效性。