申请/专利权人：山东尚智建设有限公司

申请日：2024-04-19

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN118071307B

主分类号：G06Q10/10

分类号：G06Q10/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.06.11#实质审查的生效;2024.05.24#公开

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种用于工程施工进度预测的数据分析方法及系统，该方法在任一工程项目的施工过程中，根据工程项目划分的每个任务层级的各个子项目任务，分别获取每个工程日期中每个子项目任务的施工进度，根据每个工程日期中的每个子项目任务的施工进度，获取工程项目的整体施工进度时序序列；获取工程日期对应的拟合权重，根据整体施工进度时序序列所包含的每个工程日期对应的拟合权重，对整体施工进度时序序列进行优化，得到优化后的整体施工进度时序序列；根据优化后的整体施工进度时序序列进行工程项目的施工进度预测，避免了根据整体施工进度时序数据进行施工进度预测的不准确。

主权项：1.一种用于工程施工进度预测的数据分析方法，其特征在于，所述一种用于工程施工进度预测的数据分析方法包括：在任一工程项目的施工过程中，根据所述工程项目划分的每个任务层级的各个子项目任务，分别获取每个工程日期中每个子项目任务的施工进度，根据所述每个工程日期中的每个子项目任务的施工进度，获取所述工程项目的整体施工进度时序序列；针对任一工程日期中的任一任务层级的任一子项目任务，根据所述子项目任务与所述任务层级中的其他子项目任务之间的施工进度差异，获取所述任务层级的所述子项目任务的融合因子，根据所述任务层级的所述子项目任务在所述工程日期的预设局部日期范围内的施工进度变化，获取所述任务层级的所述子项目任务的优化因子；根据所述工程日期中的每个任务层级的每个子项目任务的融合因子和优化因子，获取所述工程日期对应的拟合权重，根据所述整体施工进度时序序列所包含的每个工程日期对应的拟合权重，对所述整体施工进度时序序列进行优化，得到优化后的整体施工进度时序序列；根据所述优化后的整体施工进度时序序列进行所述工程项目的施工进度预测；根据所述子项目任务与所述任务层级中的其他子项目任务之间的施工进度差异，获取所述任务层级的所述子项目任务的融合因子，包括：根据所述任务层级中的每个子项目任务的施工进度，获取所述任务层级的施工进度均值；计算所述子项目任务的施工进度与所述任务层级的施工进度均值之间的差值绝对值，对所述差值绝对值进行归一化处理，对应得到的归一化值作为所述任务层级的所述子项目任务的融合因子；考虑到同一任务层级中的子项目任务因为存在着不同施工空间区域所存在的不同问题，会出现并列施工进度数据差异，因此，以第t个工程日期中的第m个任务层级的第i个子项目任务为例，根据第m个任务层级的所有子项目任务在第t个工程日期的施工进度偏差，获取第t个工程日期中的第m个任务层级的第i个子项目任务的融合因子，则融合因子的计算表达式： 其中，表示第t个工程日期中的第m个任务层级的第i个子项目任务的融合因子，表示归一化指数函数，表示第t个工程日期中的第m个任务层级的第i个子项目任务的施工进度，表示第t个工程日期中的第m个任务层级所包含的子项目任务的数量，表示第t个工程日期中的第m个任务层级的施工进度均值；根据所述任务层级的所述子项目任务在所述工程日期的预设局部日期范围内的施工进度变化，获取所述任务层级的所述子项目任务的优化因子，包括：在所述工程日期的预设局部日期范围内，分别计算所述任务层级的所述子项目任务在每两个相邻工程日期之间的差值绝对值，得到差值绝对值的方差；对所述差值绝对值的方差进行归一化处理，对应得到的归一化结果作为所述任务层级的所述子项目任务的优化因子；以第t个工程日期中的第m个任务层级的第i个子项目任务为例，以第t个工程日期为中心，构建预设局部日期范围为7的工程日期窗口，根据第m个任务层级的第i个子项目任务在工程日期窗口中的每个工程日期的施工进度变化，获取第t个工程日期中的第m个任务层级的第i个子项目任务在工程日期窗口中的施工进度变化情况，对于单个子项目任务在工程日期窗口中的施工进度变化的离散程度越高，则说明该子项目任务中存在着施工进度不均衡的情况，并对该不均衡的情况进行衡量的结果作为优化因子，用于优化上述获取到的融合因子，从而更加准确优化整体施工进度，则第t个工程日期中的第m个任务层级的第i个子项目任务的优化因子的计算表达式为： 其中，表示第t个工程日期中的第m个任务层级的第i个子项目任务的优化因子，表示归一化函数，表示第t个工程日期中的第m个任务层级的第i个子项目任务的工程日期窗口，表示第q个工程日期中的第m个任务层级的第i个子项目任务的施工进度，表示第q-1个工程日期中的第m个任务层级的第i个子项目任务的施工进度，表示方差，表示第m个任务层级的第i个子项目任务在以第t个工程日期为中心的工程日期窗口中的施工进度差值的方差；根据所述工程日期中的每个任务层级的每个子项目任务的融合因子和优化因子，获取所述工程日期对应的拟合权重，包括：针对所述工程日期中的任一任务层级的任一子项目任务，获取所述子项目任务的融合因子和优化因子之间的乘积，将常数1和所述乘积之间的相加结果作为所述子项目任务的优化融合因子；根据所述任务层级中的每个子项目任务的优化融合因子，获取最大优化融合因子，将所述工程日期中的所有任务层级的最大优化融合因子之间的乘积作为所述工程日期对应的拟合权重；第t个工程日期对应的拟合权重的计算表达式为： 其中，表示第t个工程日期对应的拟合权重，表示第t个工程日期中所包含的任务层级的数量，表示第t个工程日期中的第m个任务层级的第i个子项目任务的优化因子，表示第t个工程日期中的第m个任务层级的第i个子项目任务的融合因子，1表示常数，表示第t个工程日期中的第m个任务层级的第i个子项目任务的优化融合因子，表示第t个工程日期中的第m个任务层级的最大优化融合因子；根据所述整体施工进度时序序列所包含的每个工程日期对应的拟合权重，对所述整体施工进度时序序列进行优化，得到优化后的整体施工进度时序序列，包括：在所述整体施工进度时序序列中任取一数据为目标数据，以所述目标数据为中心构建数值优化窗口，对所述数值优化窗口中的每个数据所对应工程日期的拟合权重进行线性归一化处理，得到所述数值优化窗口中的每个数据的拟合权重；根据所述数值优化窗口中的每个数据的拟合权重，通过加权最小二乘法对所述数值优化窗口中的所有数据进行数据拟合，得到所述数值优化窗口中的每个数据的拟合值；获取所述目标数据在不同的数值优化窗口进行数据拟合时所得到的拟合值，根据所述目标数据的所有拟合值，计算拟合值均值，将所述拟合值均值作为对所述目标数据进行优化后的优化数据；将所述整体施工进度时序序列中的每个数据的优化数据组成优化后的整体施工进度时序序列；根据所述优化后的整体施工进度时序序列进行所述工程项目的施工进度预测，包括：根据所述优化后的整体施工进度时序序列构建得到ARIMA模型，利用所述ARIMA模型进行所述工程项目的施工进度预测。

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