一种基于机器学习的建筑工程施工进度预警方法及系统

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一种基于机器学习的建筑工程施工进度预警方法及系统
申请号:CN202511233665
申请日期:2025-09-01
公开号:CN120748172B
公开日期:2025-12-09
类型:发明专利
摘要
本发明涉及建筑工程管理技术领域,公开了一种基于机器学习的建筑工程施工进度预警方法及系统,从施工现场传感器、BIM模型、IoT设备及历史数据库中采集多维原始数据;从多维原始数据中提取与施工进度相关的特征,对提取的特征进行组合和变换,得到复合特征;将复合特征输入进度预测模型,通过进度预测模型预测未来一段时间内的施工进度,输出预测结果;通过分析历史施工数据,确定初始预警阈值,在施工过程中,根据实时监测数据和预测结果,动态调整预警阈值;当施工进度偏离预测进度且超过动态调整后的预警阈值时,触发预警;本发明提高了对复杂施工环境的适应性和预测准确性。
技术关键词
预警方法 实时监测数据 深度Q网络 卡尔曼滤波算法 预警设备 建筑工程管理技术 分支 施工现场 时间序列形式 动态 消息传递机制 随机森林 可读存储介质 样本 节点特征 预警系统 纹理特征
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