摘要
本发明涉及建筑工程造价领域,特别是涉及面向装配式建筑的构件级造价智能核验方法及其系统,本发明通过深度学习模型进行文本分析,显著提高了构件识别的准确率,获取装配式建筑项目的造价文件和构件信息,基于深度学习模型对造价文件进行文本分析,识别构件描述和造价数据;提取构件的多维度特征向量,构建反映构件间关系的多维关系图谱;基于多维度特征向量和多维关系图谱,计算构件的实际造价和预算造价,并根据实际造价和预算造价的差异,构建多层级偏差计算体系进行差异分析;根据差异分析结果,建立层次化预警机制,当偏差超过预设阈值时生成预警信息;引入深度学习模型,将构件识别的准确率从传统人工识别的85%左右提升至95%以上。
技术关键词
装配式建筑
深度学习模型
预警机制
关系
偏差
图谱
核验方法
识别构件
材料特征
工艺特征
造价管理系统
词典
识别定位系统
文本
项目管理系统
层级
建筑工程造价
核验系统
系统为您推荐了相关专利信息
燃料电池水含量
阻抗特征
样本
频域特征
异构特征
数据优化方法
数据优化系统
触摸屏
多维特征向量
动态权重分配