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申请/专利权人：青建集团股份公司;山东青建智慧建筑科技有限公司

摘要：本发明涉及工期管理技术领域，尤其涉及一种基于BIM的智能化工期管理方法及系统。该方法包括以下步骤：获取工期要求数据以及项目基础数据，并根据工期要求数据以及项目基础数据进行子任务划分，得到工期子任务数据；根据工期子任务数据进行工程分解，得到工期子任务分解数据，并根据工期子任务分解数据进行关键路径特征提取，得到工期子任务关键路径特征数据；根据工期子任务关键路径特征数据进行实时监控，得到关键路径特征实时数据；根据关键路径特征实时数据进行动态预测，得到工期子任务进度数据，以进行智能化工期管理作业。本发明实现精细化、实时化和智能化的工期管理，提高项目的执行效率和管理水平，降低工期延误和资源浪费的风险。

主权项：1.一种基于BIM的智能化工期管理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，包括：获取工期要求数据以及项目基础数据；根据工期要求数据以及项目基础数据进行映射处理，得到项目工期要求数据；根据项目工期要求数据进行特征分类处理，得到分类项目数据；根据分类工期数据进行工期需求映射，得到工期需求映射数据；根据工期需求映射数据进行任务分解，得到任务分解矩阵数据；获取任务资源数据，并根据任务资源数据以及任务分解矩阵数据进行资源匹配，得到资源匹配数据；根据资源匹配数据进行任务依赖处理，得到任务依赖矩阵数据；根据任务依赖矩阵数据进行任务分解，得到工期子任务数据；步骤S2，包括：根据工期子任务数据进行细化任务分解，得到细化任务数据；根据细化任务数据进行工作包编制，得到工作包数据；根据工作包数据进行时间参数设定，得到工作包时间参数数据；根据工作包时间参数数据进行任务排程优化，得到工期子任务分解数据；根据工期子任务分解数据进行关键路径处理，得到子任务关键路径数据；根据子任务关键路径数据进行路径特征分析，得到工期子任务关键路径特征数据；步骤S3，包括：根据工期子任务关键路径特征数据进行采集要求预估，得到施工现场采集要求数据；通过预设的物联网设备进行施工现场数据采集，得到施工现场采集数据；根据施工现场采集要求数据以及施工现场采集数据进行筛选，得到关键路径特征实时数据；步骤S4，包括：根据关键路径特征实时数据进行关键路径数据提取，得到关键路径实时数据；根据关键路径实时数据进行特征向量化，得到关键路径实时特征数据；根据关键路径实时特征数据进行关键路径进度梯度计算，得到关键路径进度梯度数据；根据工期子任务数据以及关键路径进度梯度数据进行静态计算，得到第一工期子任务进度数据；利用预设的关键路径动态进度识别模型对工期子任务数据以及关键路径实时特征数据进行识别，得到第二工期子任务进度数据；根据第一工期子任务进度数据以及第二工期子任务进度数据进行智能化工期管理作业；其中预设的关键路径动态进度识别模型的构建步骤具体为：获取历史工期子任务数据以及历史关键路径实时特征数据；根据历史工期子任务数据以及历史关键路径实时特征数据进行标准化处理并时序序列分割，得到子任务关键路径训练数据、子任务关键路径验证数据以及子任务关键路径测试数据；根据子任务关键路径训练数据进行任务进度特征提取以及任务关键路径资源特征提取，得到任务进度特征数据以及任务关键路径资源特征数据；根据任务进度特征数据以及任务关键路径资源特征数据进行初始细胞状态构建以及计算单元参数生成，得到初始细胞状态数据以及计算单元参数数据；根据初始细胞状态数据；根据初始细胞状态数据进行遗忘门计算以及输入门计算，得到细胞状态遗忘门数据以及细胞状态输入门数据；根据细胞状态遗忘门数据以及细胞状态输入门数据对初始细胞状态数据进行细胞状态更新，得到细胞状态更新数据；根据细胞状态更新数据进行输出门计算，得到细胞状态输出门数据，并根据计算单元参数数据以及细胞状态输出门数据进行迭代单元计算，得到初始关键路径动态进度识别模型；根据子任务关键路径验证数据以及子任务关键路径测试数据对初始关键路径动态进度识别模型进行迭代训练，得到关键路径动态进度识别模型；其中任务依赖处理具体为根据资源匹配数据以及资源匹配数据对应的资源类型数据进行聚类计算，得到初级资源匹配聚类特征数据；根据初级资源匹配聚类特征数据进行任务聚类处理，得到次级资源匹配聚类特征数据；根据次级资源匹配聚类特征数据进行任务优先级排序，得到资源匹配聚类排序数据；根据任务分解矩阵数据进行任务依赖图构建，得到任务依赖图数据；根据资源匹配聚类排序数据以及任务依赖图数据进行映射，得到任务依赖矩阵数据；其中任务排程优化具体为：获取历史项目数据；根据历史项目数据以及任务资源数据进行最大资源利用率计算以及资源冲突提取，得到最大资源利用率数据以及资源冲突数据；根据最大资源利用率数据以及工作包时间参数数据进行任务排程优化，得到第一工期子任务分解数据；根据资源冲突数据以及工作包时间参数数据进行任务排程优化，得到第二工期子任务分解数据；根据第一工期子任务分解数据以及第二工期子任务分解数据进行加权融合，得到工期子任务分解数据；其中任务进度特征提取以及任务关键路径资源特征提取具体为：根据子任务关键路径训练数据进行任务进度提取以及任务关键路径资源提取，得到任务进度数据以及任务关键路径资源数据；根据任务进度数据以及任务关键路径资源数据进行时序分解，得到任务进度时序数据以及任务关键路径资源时序数据；根据任务进度时序数据以及任务关键路径资源时序数据进行时序特征提取，得到任务进度特征数据以及任务关键路径资源特征数据；其中计算单元参数生成具体为：根据任务进度特征数据以及任务关键路径资源特征数据进行特征融合，得到特征融合数据；对特征融合数据进行特征维度计算，得到特征维度数据；根据特征维度数据进行权重计算，得到初始计算单元参数数据；对特征融合数据进行全局复杂度计算，得到第一特征复杂度数据；对特征融合数据进行特征变化率计算，得到特征变化率数据；根据特征变化率数据对特征融合数据进行划分，得到特征融合划分数据；对特征融合划分数据进行局部复杂度计算，得到第二特征复杂度数据；根据第一特征复杂度数据、第二特征复杂度数据以及初始计算单元参数数据进行多维权重计算，得到计算单元参数数据。

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