基于BIM设计与LIME-LSTSNM算法的绿色建筑可持续性气候响应型参数优化研究

为解决传统绿色建筑设计中气候参数优化缺失、数据整合困难及预测偏差等问题，研究人员提出融合BIM设计、SA2 O优化与MKF数据融合的LIME-LSTSNM框架，实现98.24%的可持续性预测精度，为气候适应性建筑提供新范式。

　　

在全球建筑行业占碳排放总量40%的严峻背景下，传统设计方法面临三大痛点：一是忽视气候变化对水能资源需求的动态影响，二是多源异构数据（如传感器、历史记录）难以有效整合，三是非线性参数关系导致预测模型解释性差。这些缺陷使得现有绿色建筑评估体系难以实现真正的气候适应性设计。

针对这一挑战，研究人员开发了名为LIME-LSTSNM的创新框架。该研究首次将气候动态参数纳入建筑性能优化闭环：通过Building Information Modeling（BIM，建筑信息模型）构建数字孪生基础，采用Snow Ablation Avalanching Optimizer（SA²
O，雪消融雪崩优化器）进行多目标参数调优，并引入Multiresolution Kalman Filter（MKF，多分辨率卡尔曼滤波）融合实时监测与历史数据。对于常见的缺失值问题，团队开发的Penalized K-Log Euclidean Neighbor（PKLEN，惩罚K-对数欧氏邻域）算法在保持数据拓扑结构的同时实现精准填补。最终通过Local Interpretable Model-agnostic Explanations（LIME，局部可解释模型无关解释）与Long Short-Term Skip Norm Memory（LSTSNM，长短期跳跃范数记忆网络）的协同，在保持模型高精度的同时提供决策依据。该成果发表于《Sustainable Computing: Informatics and Systems》，为建筑行业的碳中和目标提供了可落地的技术路径。

关键技术方法包括：1）基于BIM的设计构建与Design-Builder仿真；2）SA²
O优化器进行气候参数敏感度分析；3）MKF融合多分辨率传感器数据；4）PKLEN处理缺失值后经K-means Avalanching（KMA）季节分组；5）LIME-LSTSNM联合模型进行可持续性因子预测与反馈优化。

LITERATURE SURVEY
文献综述指出，现有研究如Revit 2019实现的BIM评估框架虽能节约能源，但未解决气候参数时变性问题，且缺乏对材料属性-建筑配置非线性关系的深度挖掘。

PROPOSED METHODOLOGY
创新性提出五阶段流程：BIM设计生成建筑参数→SA²
O气候响应型优化→MKF多源数据融合→PKLEN-KMA数据修复与季节分组→LIME-LSTSNM动态预测。其中SA²
O通过模拟雪崩粒子运动，有效捕捉参数间的非凸关系。

RESULTS AND DISCUSSION
实验显示：PKLEN在缺失值填补中MAE低至0.0987；LIME-LSTSNM预测准确率达98.24%，较传统LSTM提升12.6%；碳足迹优化中，窗墙比参数经SA²
O调整后减排效果提升34%。

CONCLUSION
该研究突破性地将气候动力学引入建筑生命周期评估，其价值体现在三方面：1）MKF-PKLEN体系解决建筑业数据孤岛问题；2）SA²
O优化器揭示温度-降雨量对材料性能的阈值效应；3）LIME解释模块使复杂模型具备工程落地性。未来可扩展至区域级建筑群协同优化。

作者Yan Xia等强调，该框架已成功应用于复合材料选择（见表1），在保持拉伸强度（Tensile Strength）>280MPa前提下，使生物基树脂的碳足迹降低62%。这种"性能-可持续性"双目标优化范式，为《巴黎协定》背景下的建筑业转型提供了关键技术支撑。