[发明专利]一种基于画像系统与深度回归模型的工程进度预测方法在审
| 申请号： | 202010735787.1 | 申请日： | 2020-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN111950195A | 公开（公告）日： | 2020-11-17 |
| 发明（设计）人： | 曹宇坤;廖紫金;谢林科 | 申请（专利权）人： | 兰笺（苏州）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06Q10/04;G06Q50/08;G06N3/04;G06N3/08;G06F17/18 |
| 代理公司： | 北京棘龙知识产权代理有限公司 11740 | 代理人： | 戴丽伟 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州市中国（江苏）自由贸易试验*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于画像系统与深度回归模型的工程进度预测方法，包含有深度回归模型建模阶段和工程进度预测阶段，深度回归模型建模阶段包括五个操作步骤：S1：获取历史工程进度数据，将这些工程项目施工过程中记录的数据组成集合S；S2：选取的多个已经完结的工程项目依据项目类型进行分类，得到M个集合；S3：对M个集合中的历史工程进度数据进行筛选；S4：对M个集合中的历史工程进度数据进行建模前的预处理；S5：将每一个工程项目已经预处理好的建模数据整理。通过上述方式，本发明提供的基于画像系统与深度回归模型的工程进度预测方法，解决了工程进度预测的仿真模拟软件方法采集数据多，操作较为复杂的缺点，处理结果也更为简单，高效。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 画像 系统 深度 回归 模型 工程进度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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