天然光营造的光环境以经济、自然、宜人、不可替代等特性为人们所习惯和喜爱。天然采光不仅有利于照明节能，而且有利于增加室内外的自然信息交流，改善空间卫生环境，调节空间使用者的心情。在建筑中充分利用天然光，对于创造良好光环境、节约能源、保护环境和构建绿色建筑具有重要意义。因此，优化建筑采光设计是很有必要的。本文提出了一个基于BIM技术和BP神经网络的建筑物天然采光分析思路，以成都理工大学图书馆为例，利用Revit软件建立三维可视化模型，生成gbXML格式的建筑物信息文件，再将gbXML文件导入Ecotect软件，在Ecotect软件内对图书馆的室内光环境进行模拟分析，计算自然采光系数，并定量分析窗台高度、玻璃透光率和墙体材料光反射率对室内光环境的影响。最后借助Weka软件，建立基于BP算法的神经网络模型，得到可预测在最优采光系数下变量变化范围的BP神经网络模型。

随着土木工程技术的发展，结构选型在高层建筑结构设计中的重要性越来越明显。但是由于高层建筑结构选型是一个非常复杂的问题，本文提出应用MATLAB神经网络方法对高层建筑进行结构选型。并用MATLAB语言编制了人工神经网络高层建筑结构选型专家系统使选型过程简单明了。结果表明此方法可行，可以帮助设计人员选择恰当的结构型式。