一种基于人工智能的建筑数字孪生数据处理方法

本发明涉及电数字数据处理领域，具体涉及一种基于人工智能的建筑数字孪生数据处理方法，该方法包括获取真实建筑数字孪生数据，采用基于拓扑对偶优化的生成对抗网络算法训练数据扩充模型，得到训练数据，采用分布式联邦学习法获得中心建筑能耗评估模型、本地建筑能耗评估模型，采用基于自适应约束的极限学习机算法训练各建筑的本地建筑能耗评估模型，不断迭代本地建筑能耗评估模型，用训练完成的本地建筑能耗评估模型评估新的真实建筑数字孪生数据。现有的建筑数字孪生数据处理方法存在对能耗等级评估较为不准确的问题，该方法对能耗等级评估较为准确。