1.一种建筑信息模型BIM的数据生成方法，其特征在于，包括：

依据示例性建筑信息模型数据簇包括的示例性建筑信息模型数据，将搭建的建筑信息分析神经网络进行至少两个阶段的优化，以形成对应的第一建筑信息分析神经网络；

提取到目标建筑信息模型数据；

对所述目标建筑信息模型数据进行加载，以利用第一建筑信息分析神经网络，分析生成所述目标建筑信息模型数据对应的模型描述数据，所述模型描述数据作为所述目标建筑信息模型数据的标识数据；

其中，所述依据示例性建筑信息模型数据簇包括的示例性建筑信息模型数据，将搭建的建筑信息分析神经网络进行至少两个阶段的优化，以形成对应的第一建筑信息分析神经网络的步骤，包括：提取到示例性建筑信息模型数据簇，所述示例性建筑信息模型数据簇包括至少两个优化阶段对应的示例性建筑信息模型数据；

提取到第一优化阶段对应的第一示例性建筑信息模型数据，以及，依据所述第一示例性建筑信息模型数据，将搭建的建筑信息分析神经网络包括的特征挖掘子网络进行优化，以形成对应的候选建筑信息分析神经网络；

提取到后一个优化阶段对应的第二示例性建筑信息模型数据，以及，依据所述第二示例性建筑信息模型数据，将所述候选建筑信息分析神经网络包括的特征挖掘子网络进行优化，以形成对应的优化建筑信息分析神经网络；

分别对所述第二示例性建筑信息模型数据对应的已使用建筑信息模型数据加载到所述候选建筑信息分析神经网络和所述优化建筑信息分析神经网络包括的特征挖掘子网络中，以输出对应的候选建筑信息特征挖掘结果和优化建筑信息特征挖掘结果；

依据相同的示例性建筑信息模型数据对应的候选建筑信息特征挖掘结果和优化建筑信息特征挖掘结果，将所述优化建筑信息分析神经网络包括的数据转换输出子网络进行优化，以形成对应的优化的候选建筑信息分析神经网络；

回转执行所述提取到后一个优化阶段对应的第二示例性建筑信息模型数据，以及，依据所述第二示例性建筑信息模型数据，将所述候选建筑信息分析神经网络包括的特征挖掘子网络进行优化，在优化结束的情况下，将优化结束时对应的候选建筑信息分析神经网络进行标记，以标记形成对应的第一建筑信息分析神经网络。

2.如权利要求1所述的建筑信息模型BIM的数据生成方法，其特征在于，所述提取到示例性建筑信息模型数据簇的步骤，包括：提取到多个初始示例性建筑信息模型数据，每一个所述初始示例性建筑信息模型数据具有初始标识数据；

对相同的初始标识数据对应的每一个初始示例性建筑信息模型数据进行数据聚合操作，形成每一个所述初始标识数据对应的建筑信息模型数据聚合结果；

依据所述初始标识数据，分析出每一个初始示例性建筑信息模型数据对应的阶段排序关系信息；

对建筑信息模型数据聚合结果进行标记，以形成对应的优化子阶段，对相同的阶段排序关系信息对应的每一个优化子阶段进行数据聚合操作，以形成每一个阶段排序关系信息对应的优化阶段聚合结果，所述优化阶段聚合结果包括相同优化阶段对应的每一个示例性建筑信息模型数据；

依据每一个所述优化阶段聚合结果，形成对应的示例性建筑信息模型数据簇。

3.如权利要求1所述的建筑信息模型BIM的数据生成方法，其特征在于，所述示例性建筑信息模型数据簇中的示例性建筑信息模型数据具有优化用标识数据，需优化建筑信息分析神经网络属于所述搭建的建筑信息分析神经网络或所述候选建筑信息分析神经网络，将所述需优化建筑信息分析神经网络包括的特征挖掘子网络进行优化，包括以下步骤：利用所述需优化建筑信息分析神经网络，将加载的示例性建筑信息模型数据进行建筑信息模型分析操作，以分析生成所述加载的示例性建筑信息模型数据对应的分析标识数据；

依据所述加载的示例性建筑信息模型数据对应的所述优化用标识数据和对应的所述分析标识数据之间的标识数据区别信息，对所述需优化建筑信息分析神经网络包括的特征挖掘子网络的子网络参数进行优化，使得完成需优化建筑信息分析神经网络的优化。

4.如权利要求1所述的建筑信息模型BIM的数据生成方法，其特征在于，目标建筑信息分析神经网络属于所述搭建的建筑信息分析神经网络、所述候选建筑信息分析神经网络、所述优化建筑信息分析神经网络或所述第一建筑信息分析神经网络，所述目标建筑信息分析神经网络包括的特征挖掘子网络用于将加载的示例性建筑信息模型数据进行特征挖掘操作，以输出对应的第一建筑信息特征挖掘结果，所述目标建筑信息分析神经网络包括的数据转换输出子网络用于将所述第一建筑信息特征挖掘结果进行数据转换输出操作，以输出对应的第二建筑信息特征挖掘结果。

5.如权利要求4所述的建筑信息模型BIM的数据生成方法，其特征在于，所述特征挖掘子网络包括至少两个特征挖掘单元，所述数据转换输出子网络包括至少两个数据转换输出单元，至少两个所述特征挖掘单元和至少两个所述数据转换输出单元之间具有一一对应的关系，所述第一建筑信息特征挖掘结果包括每一个特征挖掘单元挖掘出的局部第一建筑信息特征挖掘结果，所述第二建筑信息特征挖掘结果的数据转换输出操作包括：分别对每一个所述特征挖掘单元挖掘出的局部第一建筑信息特征挖掘结果加载至对应的数据转换输出单元中，以利用所述数据转换输出单元转换输出每一个数据转换输出单元对应的局部第二建筑信息特征挖掘结果；

依据每一个所述局部第二建筑信息特征挖掘结果，确定出对应的第二建筑信息特征挖掘结果。

6.如权利要求1所述的建筑信息模型BIM的数据生成方法，其特征在于，所述特征挖掘子网络包括至少两个特征挖掘单元，所述数据转换输出子网络包括至少两个数据转换输出单元，至少两个所述特征挖掘单元和至少两个所述数据转换输出单元之间具有一一对应的关系，所述候选建筑信息特征挖掘结果包括所述候选建筑信息分析神经网络的每一个特征挖掘单元挖掘出的局部候选建筑信息特征挖掘结果，所述优化建筑信息特征挖掘结果包括所述优化建筑信息分析神经网络的每一个特征挖掘单元挖掘出的局部优化建筑信息特征挖掘结果；

所述依据相同的示例性建筑信息模型数据对应的候选建筑信息特征挖掘结果和优化建筑信息特征挖掘结果，将所述优化建筑信息分析神经网络包括的数据转换输出子网络进行优化，以形成对应的优化的候选建筑信息分析神经网络的步骤，包括：分别对所述已使用建筑信息模型数据对应的每一个局部优化建筑信息特征挖掘结果加载到所述优化建筑信息分析神经网络中对应的数据转换输出单元，以转换输出对应的每一个局部优化建筑信息特征转换结果；

将相对应的特征挖掘单元和数据转换输出单元进行标记，以标记为对应的第一特征挖掘单元和第一数据转换输出单元；

依据相同的示例性建筑信息模型数据对应的第一特征挖掘单元挖掘出的局部候选建筑信息特征挖掘结果和第一数据转换输出单元转换出的局部优化建筑信息特征转换结果，分析出对应的数据学习代价指标，以确定出每一个数据转换输出单元对应的数据学习代价指标；

依据每一个所述数据学习代价指标，将所述优化建筑信息分析神经网络中对应的数据转换输出单元进行优化，以形成对应的优化的候选建筑信息分析神经网络。

7.一种建筑信息模型BIM的数据生成系统，其特征在于，包括：

建筑信息分析神经网络优化模块，用于依据示例性建筑信息模型数据簇包括的示例性建筑信息模型数据，将搭建的建筑信息分析神经网络进行至少两个阶段的优化，以形成对应的第一建筑信息分析神经网络；

模型数据提取模块，用于提取到目标建筑信息模型数据；

模型描述数据分析模块，用于对所述目标建筑信息模型数据进行加载，以利用第一建筑信息分析神经网络，分析生成所述目标建筑信息模型数据对应的模型描述数据，所述模型描述数据作为所述目标建筑信息模型数据的标识数据；

其中，所述建筑信息分析神经网络优化模块具体用于：

提取到示例性建筑信息模型数据簇，所述示例性建筑信息模型数据簇包括至少两个优化阶段对应的示例性建筑信息模型数据；

提取到第一优化阶段对应的第一示例性建筑信息模型数据，以及，依据所述第一示例性建筑信息模型数据，将搭建的建筑信息分析神经网络包括的特征挖掘子网络进行优化，以形成对应的候选建筑信息分析神经网络；

提取到后一个优化阶段对应的第二示例性建筑信息模型数据，以及，依据所述第二示例性建筑信息模型数据，将所述候选建筑信息分析神经网络包括的特征挖掘子网络进行优化，以形成对应的优化建筑信息分析神经网络；

分别对所述第二示例性建筑信息模型数据对应的已使用建筑信息模型数据加载到所述候选建筑信息分析神经网络和所述优化建筑信息分析神经网络包括的特征挖掘子网络中，以输出对应的候选建筑信息特征挖掘结果和优化建筑信息特征挖掘结果；

依据相同的示例性建筑信息模型数据对应的候选建筑信息特征挖掘结果和优化建筑信息特征挖掘结果，将所述优化建筑信息分析神经网络包括的数据转换输出子网络进行优化，以形成对应的优化的候选建筑信息分析神经网络；

回转执行所述提取到后一个优化阶段对应的第二示例性建筑信息模型数据，以及，依据所述第二示例性建筑信息模型数据，将所述候选建筑信息分析神经网络包括的特征挖掘子网络进行优化，在优化结束的情况下，将优化结束时对应的候选建筑信息分析神经网络进行标记，以标记形成对应的第一建筑信息分析神经网络。

8.如权利要求7所述的建筑信息模型BIM的数据生成系统，其特征在于，所述提取到示例性建筑信息模型数据簇，包括：提取到多个初始示例性建筑信息模型数据，每一个所述初始示例性建筑信息模型数据具有初始标识数据；

对相同的初始标识数据对应的每一个初始示例性建筑信息模型数据进行数据聚合操作，形成每一个所述初始标识数据对应的建筑信息模型数据聚合结果；

依据所述初始标识数据，分析出每一个初始示例性建筑信息模型数据对应的阶段排序关系信息；

对建筑信息模型数据聚合结果进行标记，以形成对应的优化子阶段，对相同的阶段排序关系信息对应的每一个优化子阶段进行数据聚合操作，以形成每一个阶段排序关系信息对应的优化阶段聚合结果，所述优化阶段聚合结果包括相同优化阶段对应的每一个示例性建筑信息模型数据；

依据每一个所述优化阶段聚合结果，形成对应的示例性建筑信息模型数据簇。