摘要
本发明公开了基于深度学习的软件开发项目管理方法及系统,属于软件开发管理技术领域,方法包括数据收集、数据预处理、项目进度预测、项目成本预测和项目管理。本发明采用多核时间卷积双向门控循环网络,进行项目进度预测,实现了动态跟踪项目进展,并能够及时调整资源分配,确保项目按计划完成;采用参数优化的长短期极端梯度提升模型,进行项目成本预测,通过对蜣螂优化算法进行改进,引入动态调整权重与自适应黄金比例系数的联合改进,优化模型参数,实现了更精准的成本控制与动态预算调整,避免项目成本超支或资源浪费。
技术关键词
软件开发项目管理
梯度提升模型
门控循环网络
项目管理模块
长短期记忆神经网络
注意力
参数优化算法
多尺度特征
黄金
切比雪夫
输出特征
预测模型训练
融合特征
数据收集模块
多核并行
系统为您推荐了相关专利信息
主动波浪补偿
绞车系统
反馈控制器
布放系统
绞车卷筒
异常检测方法
森林模型
门控循环网络
注意力
样本
遥感影像数据
生态系统
遥感识别方法
夜光遥感数据
夜间灯光数据
混凝土桥面板
预紧方法
监测点
长短期记忆神经网络
构建预测模型
电池容量预测方法
电池容量预测系统
长短期记忆神经网络
电池放电容量
引入注意力机制