买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉深圳领筑科技有限公司;深华建设(深圳)股份有限公司申请的专利一种工程项目风险管理方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119359049B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411910306.0，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种工程项目风险管理方法及系统是由曹世锋;武志保;梁宏伟设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工程项目风险管理方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及项目管理技术领域，公开了一种工程项目风险管理方法及系统，该方法包括：对工程项目监测数据进行特征提取和维度划分，得到风险特征数据集；采用双向关联计算机制对风险特征数据集进行质量风险‑成本风险和进度风险‑资源风险的交叉影响分析，得到风险关联强度矩阵；基于风险关联强度矩阵和历史风险演变数据，对风险发生概率、影响程度和持续时间进行综合评估，得到风险等级评估向量；对风险等级评估向量进行层次化拆解，生成风险分解层次树；对风险分解层次树进行多层次风险分类，构建多层级风险分类矩阵；根据多层级风险分类矩阵建立风险响应决策表，并生成风险管理控制策略，进而提高了工程项目风险管理的准确率。

本发明授权一种工程项目风险管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种工程项目风险管理方法，其特征在于，所述工程项目风险管理方法包括：对工程项目监测数据进行特征提取和维度划分，得到风险特征数据集；具体包括：对工程项目监测数据进行数据清洗和标准化计算，得到标准化监测数据矩阵；按照风险发生概率、影响程度、持续时间和关联度四个基本属性，对所述标准化监测数据矩阵进行数值分解和属性映射，得到基础特征属性矩阵；对所述基础特征属性矩阵进行特征映射和非线性变换，得到初始风险特征向量，并对所述初始风险特征向量进行协方差矩阵计算和特征值分解运算，得到主成分权重系数矩阵；基于所述主成分权重系数矩阵对风险特征数据进行线性组合和重构运算，得到风险维度序列；基于所述风险维度序列设定贡献度阈值，将贡献度大于阈值的风险特征归入核心特征集，将贡献度小于阈值的风险特征归入辅助特征集，得到风险特征数据集；采用双向关联计算机制对所述风险特征数据集进行质量风险-成本风险和进度风险-资源风险的交叉影响分析，得到风险关联强度矩阵；具体包括：对所述风险特征数据集进行双向分组处理，将质量风险和成本风险数据构建为第一关联组，将进度风险和资源风险数据构建为第二关联组，得到双向关联分组数据；对所述双向关联分组数据中的每组风险数据进行Pearson相关性计算，得到风险维度相关系数矩阵，并基于所述风险维度相关系数矩阵生成目标风险因素对；将所述目标风险因素对输入门限循环网络模型，通过门控阈值过滤时序噪声，得到过滤后的风险关联数据，并对所述过滤后的风险关联数据进行小波变换，得到降噪后的风险关联序列；基于所述降噪后的风险关联序列构建有向风险传播网络，并计算风险节点的入度、出度和中介中心性，得到风险节点影响力指标；基于所述风险节点影响力指标生成标准化的风险关联强度值，并按照风险维度对所述标准化的风险关联强度值进行矩阵重构，生成风险关联强度矩阵；基于所述风险关联强度矩阵和历史风险演变数据，对风险发生概率、影响程度和持续时间进行综合评估，得到风险等级评估向量；具体包括：对所述风险关联强度矩阵进行特征分解，得到风险关联特征矩阵，并将所述风险关联特征矩阵与历史风险演变数据进行时序匹配，得到风险演变特征序列；将所述风险演变特征序列输入贝叶斯网络模型，通过条件概率计算风险发生的概率分布，得到风险发生概率向量；基于所述风险发生概率向量进行风险影响评估，得到风险影响程度向量，并对所述风险影响程度向量进行时间维度分析，得到风险持续时间向量；对所述风险发生概率向量、所述风险影响程度向量和所述风险持续时间向量进行多维度融合和风险综合评估，得到风险综合评估值；对所述风险综合评估值进行等级划分，得到风险等级划分结果，并基于所述风险等级划分结果对风险要素进行向量化处理，生成风险等级评估向量；对所述风险等级评估向量进行层次化拆解，生成风险分解层次树；对所述风险分解层次树进行多层次风险分类，构建多层级风险分类矩阵；根据所述多层级风险分类矩阵建立风险响应决策表，并生成风险管理控制策略。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳领筑科技有限公司;深华建设(深圳)股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区南头街道马家龙社区艺园路202号马家龙文化体育中心B座809；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。