摘要
本申请提供一种基于人工智能的软件开发项目进度预测管理方法,包括:获取项目模块依赖关系图,分析模块之间的依赖强度和影响范围,确定关键模块及其依赖模块的权重;根据开发人员技能水平,分配任务优先级,结合技术复杂度,计算每个模块的开发时间预估,生成初始进度计划;实时监控关键模块的开发进度,若发现滞后,则触发资源调配机制,重新评估任务优先级,调整开发人员分配;若进度预测模型输出与实际情况偏差超过预设阈值,则触发模型自学习机制,重新训练进度预测模型,更新贝叶斯网络和自适应滤波参数。
技术关键词
贝叶斯网络模型
模块依赖关系
项目管理系统
预测管理方法
计划
朴素贝叶斯分类算法
软件开发项目
支持向量机模型
数据
复杂度
卡尔曼滤波算法
匈牙利算法
资源
分析模块
动态更新
蒙特卡洛模拟方法
机制
软件开发进度
系统为您推荐了相关专利信息
检修计划
电网设备检修
广度优先搜索算法
分析方法
深度优先搜索算法
油气地面工程
地图模型
数据可视化方法
虚拟对象
项目
高速电路板
线性回归模型
红外摄像设备
聚类
分布特征