一种基于机器学习的建筑施工进度预测方法

本发明提出一种基于机器学习的建筑施工进度预测方法，涉及机器学习技术领域。本发明提出BuildProformer预测模型，包括数据预处理与多维特征建模模块、状态流建模模块及推进映射与进度预测模块，引入分位数转换器方法提升数据预处理的稳定性，在多维特征建模阶段，采用测度空间映射、代数拓扑结构、测度变换与量子态资源表示方式构建嵌入特征；在状态流建模模块中，将施工任务抽象为多维状态向量，设计非线性进度演化函数和资源消耗函数，模拟任务随时间的自然推进过程；在推进映射与预测模块中，构造任务推进势能函数并聚合为系统势能，各模块协同运行，实现了对建筑施工进度的精准预测与智能优化。