融合深度学习的项目风险预测规避方法及系统

本发明属于项目风险预测领域，尤其涉及融合深度学习的项目风险预测规避方法及系统，包括：获取项目报告及整体人员配置数据，利用关系抽取分解模型抽取项目分解配置数据，其次，依据图论构建项目实施节点链，第三，通过相关性算法从节点链中单一子项目实施规划数据得到关联性与非关联性单一子项目集，再基于粒子群算法优化的贝叶斯算法构建配置风险模型，输入上述子项目集获取单一与关联配置风险概率，最后，根据这两种风险概率构建人员配置调节因子，配置到节点链连接关系上，动态调整各单一子项目人员初始配置，直至所有节点满足预设的风险概率阈值，从而有效应对项目实施中因人员配置引发的风险。