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一种基于深度学习的建筑工程项目进度预测系统及方法[发明专利]

专利名称：一种基于深度学习的建筑工程项目进度预测系统及方法

专利类型：发明专利

发明人：金梦笔，舒元丰，王平

申请号：CN202010872868.6

申请日：20200826

公开号：CN112052992A

公开日：

20201208

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明公开了一种基于深度学习的建筑工程项目进度预测系统及方法，属于建筑行业领域，模型构建过程包括：抽取历史数据；对历史数据进行数据清洗、修正、补充、规则化处理得到待训练数据；构建初始预测模型并进行训练；依据特殊数据对模型进行验证，将通过验证的初始预测模型作为进度预测模型输出；进度预测过程包括：获取当前实际项目信息并输入至进度预测模型中，预测得到的关联于实际项目信息的预测项目进度信息。本发明的有益效果在于：建立一套适应于不同细分领域和场景的进度预测方法，通过深度学习算法对历史数据进行预处理和加工，同时重点模拟特殊场景，作为进度预测需要考虑的特殊场景输出相应的预测结果，可给出预警提示。

申请人：杭州新中大科技股份有限公司

地址：310051 浙江省杭州市滨江区江陵路88号3幢312室

国籍：CN

代理机构：上海申新律师事务所

代理人：俞涤炯

本文发布于:2024-09-21 12:40:50，感谢您对本站的认可！

本文链接：https://www.17tex.com/tex/4/404625.html

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