摘要
本发明公开了基于人工智能的市政道路工程造价数据清洗及预处理方法,包括如下步骤:1、设置工程指标特征参数,以及每一工程指标特征参数的具体类型;2、从工程概况文本中获取关键信息进行初步整理;3、进行聚类分析,识别并移除重复的数据记录;4、对缺失数据进行分析推断缺失数据;5、对推断获得的缺失数据进行匹配验证;6、使用神经网络对数据进行标准化或归一化处理;7、将推断获得的所有缺失数据,以及进行标准化或归一化处理后的所有数据整合形成新的统一标准格式的特征组合;再利用特征参数的权重评估方法,筛选出最具代表性的特征组合。本发明在保证数据质量的同时,增强数据的预测能力和分析价值,使过程更为高效和可靠。
技术关键词
市政道路
统一标准格式
数据
路面材料
文本段落
指标
密度聚类算法
深度学习模型
关键字
统计方法
自然语言
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