基于主成分分析的BIM技术应用与推广对策研究

2020-11-05刘荣自

扬州职业大学学报 2020年2期

刘荣自

(扬州职业大学, 江苏扬州 225009)

BIM通过三维方式描述建筑构件的属性并加载于三维立体模型中,其信息通过协同工作自由转换于不同体系之间,实现信息数据共享。BIM 三维模型不仅包含建筑物几何信息,还包含其他诸如材料的类别、造价、采购等信息,这一信息模型可以自由传递于建设项目全生命周期,且可以保证各个阶段信息完整无误差传递。BIM技术应用与推广的速度,影响甚至制约着建筑信息化的推进。我国BIM技术的应用起步于2000年,主要应用于设计，自2006年开始处于上升阶段,实现了施工阶段人力、材料、设备、成本和场地布置的4D动态管理。2011年起BIM技术得到快速发展,开辟了垂直运输组织管理、大型构件预拼接等多个应用领域。本文根据近年来学者的研究[1-5],结合问卷调研数据,用主成分分析法探讨了BIM技术应用与推广的影响因素，并提出相应的对策。

1 主成分分析法

主成分分析是将原来指标重新组合成新的互相无关的几个综合指标来代替原来指标,同时根据实际需要从中取几个较少的综合指标尽可能多地反映原来指标的信息。主成分分析计算步骤如下。

1.1 计算相关系数矩阵

(1)

用rij(i,j=1,2,…,p)作为原来变量xi与xj的相关系数,其计算公式为:

(2)

因为R是实对称矩阵,rij=rji,所以只需计算其上三角元素或下三角元素即可。

1.2 计算特征值与特征向量

首先解特征方程|λI-R|=0,求出特征值λi(i=1,2,…,p),并使其按大小顺序排列,即λ1≥λ2≥…≥λp≥0;然后分别求出对应于λi的特征向量ei(i=1,2,…,p)。

1.3 计算主成分贡献率及累计贡献率

一般取累计贡献率达85%～95%的特征值λ1,λ2,…λm,对应的第一,二,…,第m(m≤p)个主成分。

1.4 计算主成分载荷

(3)

由此进一步计算主成分得分:

(4)

2 BIM技术应用与推广的影响因素

根据与本文主题的相关性,结合参考文献的研究与相关的调研[6-9],对BIM技术应用与推广的影响因素进行二级子目划分,按照普遍认同度,结合各方的打分,进行量化分析,得到因素指标得分，见表1。

由表1可知，(1)认知因素在BIM技术的应用与推广过程中起着举足轻重的作用,因为BIM的应用目前还处于转型阶段,对建筑信息模型的应用各种困难使得建筑行业转型的驱动力不足,同时工程技术人员的心理和思维方式对建筑业转型的阻力也比较突出;(2)从西方国家发展起来的BIM给我国现有的建筑业带来巨大的技术挑战,在其本土化的进化过程中，技术影响因素，比如开放性电子信息交换平台、配套软件信息等的成熟度对BIM技术的应用与推广起着重要的作用;(3)作为企业决策者,应该加大对 BIM 技术的推广支持,有助于企业良好的长远发展,因此，要考虑好企业因素;(4)BIM作为新生事物,它的到来和成长必然要伴随相应法律要素的配套到位,因此，要考虑法律因素;(5)BIM 技术的推广将会大大降低施工单位和业主的各种成本,并且提高整体效率,但同时带来设计、BIM软件购买和升级、专家聘用和咨询等费用的提高,因此，BIM技术的应用与推广要考虑好经济因素;(6)BIM 管理方面的挑战非常明显,比如到目前为止,尚无明确的共识来确保如何完整实现或确实有效的使用BIM,因此，要考虑管理因素;(7)国内外影响BIM 应用和发展的大环境也很重要,BIM在国外的应用和发展时间较久,有一定的积累和沉淀,而国内BIM应用的大环境不够成熟,因此，要考虑环境因素对BIM技术的使用和推广的影响;(8)目前BIM技术各参与方还不习惯相互配合、共同工作,组织内部缺乏采用BIM技术所期望的目标规划。因此，要考虑组织因素;(9)我国对BIM技术的政策激励相比于发达国家还远远不够,因此，要考虑政策因素;(10)参照国际上使用 BIM 技术的经验，BIM技术的应用与推广应该考虑风险因素;(11)整个行业对 BIM 技术的认识不足,对BIM 技术“观望”氛围浓厚,投入的人力财力明显与需求不匹配,因此，行业因素应该被考虑;(12)技术的产生和发展依赖于市场的需求,而市场对新生事物的肯定必然也会加大其需求度,而BIM正处于这个发展阶段,因此，要考虑市场的重要原因。

表1 影响BIM技术应用与推广的因素及指标得分

3 影响因素的主成分分析

在BIM技术应用和推广的影响因素中,由于指标较多且指标间有一定的相关性,增加了分析问题的复杂性。因此，选用主成分分析法对其进行分析。

3.1 统一趋势化

首先提取样本数据,按照因素顺序,分别是4×5,4×5,3×5,3×5,3×5,4×5,3×5,2×5,3×5,3×5,3×5,2×5矩阵,例如，技术因素的因子矩阵是:

利用MATLAB软件进行编程,对矩阵中的因素因子进行去量纲化,得到相关矩阵:x=corrcoef(a),在MATLAB中编程实现其分析。

3.2 确定特征值与特征向量

利用MATLAB软件计算特征值与特征向量:

[v,d]=eig(x)

得到特征值:

a=[2.625,1.892,3.034,1.347,4.094,1.075,2.481,5.575,0.062,0.054,0.071,0.691,0.813,0.737,0.212,0.213,0.183,0.781,0.145,0.919,0.783,0.401,0.191,0.192,0.344,0.319,0.086,0.086,0.086,0.586,0.243,0.292,0.152,1.001,3.624,0.011,0.010]。

3.3 确定主成分

对特征值数值进行标准化,计算出主成分标准化的数值,计算方法为:

y=zscore(a)×v1

其中zscore(a)是将矩阵a进行标准化的MATLAB表达,得到：

y=[0.074,0.053,0.086,0.038,0.116,0.030,0.070,0.157,0.002,0.002,0.002,0.020,0.023,0.021,0.006,0.006,0.005,0.022,0.004,0.026,0.022,0.011,0.005,0.005,0.010,0.010,0.002,0.002,0.002,0.017,0.007,0.008,0.004,0.028,0.102,0.003,0.003]。

然后对标准化得到的主成分进行排序，得出主因素及比重为:认知因素(37.3%)，技术因素(25.1%)，企业因素(13%)，法律因素(6.4%)。

影响BIM应用与推广的子因素,按照所占比重由大到小依次为:BIM软件的认知度低，对 BIM的重视程度不够，企业BIM应用经验不足，BIM软件应用经验不足，缺乏基于BIM的开放性电子信息交换平台，BIM效益的认知度低，BIM配套软件不成熟，BIM软件本土化程度低，从业人员对工作流程的认知度低，BIM人才比较缺乏，BIM的支持政策缺乏，缺乏能够保护BIM相关的法律条款。

在BIM技术的应用与推广影响因素的相关性分析中,对文中相关的因素按照得分从大到小的顺序,得出综合因子,在条件允许的情况下尽量减少了分析中的误差出现的可能。