【技术实现步骤摘要】
项目基线数据生成方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及计算机
，特别是涉及一种项目基线数据生成方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着计算机技术的迅速发展，互联网软件产品也随之迅猛发展。在开发软件项目的过程中，项目计划尤为重要。项目基线是特指项目的规范、应用标准、进度指标、费用指标以及人员和其他资源使用指标等。项目计划基线可以表示项目开发进度计划指标，也就是项目在最初启动时制定的项目计划指标。各项资源往往是个重要的约束条件，资源缺乏或者对单个资源的过度分配，对项目计划的执行都会带来极大的风险。因此，需要对资源进行合理的计划和分配，进行资源平衡。传统的项目计划基线是通常是仅由项目管理人员凭借自身的经验进行制定，而通过人为经验制定的项目计划基线可能存在不全面和不完善的缺陷等问题，导致制定的项目基线数据的生成可行性和准确度较低，从而导致对项目进程的监控效率较低。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够有效生成可行性和准确度较高的项目基线数据以有效监控项目进程的项...
【技术保护点】
1.一种项目基线数据生成方法，所述方法包括：/n获取终端发送的项目数据，所述项目数据包括项目类型和需求等级；/n对所述项目数据进行解析，得到所述项目数据对应的项目需求指标数据；/n根据所述项目需求指标数据和所述需求等级计算所述项目的项目复杂度；/n根据所述项目类型调用已训练的基线预测模型，将所述项目需求指标数据和所述项目复杂度输入至所述基线预测模型，输出根据所述项目需求指标和所述项目复杂度得到的预测结果数据；/n利用所述预测结果数据生成项目基线数据，将所述项目基线数据发送至所述终端，并根据所述项目基线数据对项目进程进行监控。/n
【技术特征摘要】
1.一种项目基线数据生成方法，所述方法包括：
获取终端发送的项目数据，所述项目数据包括项目类型和需求等级；
对所述项目数据进行解析，得到所述项目数据对应的项目需求指标数据；
根据所述项目需求指标数据和所述需求等级计算所述项目的项目复杂度；
根据所述项目类型调用已训练的基线预测模型，将所述项目需求指标数据和所述项目复杂度输入至所述基线预测模型，输出根据所述项目需求指标和所述项目复杂度得到的预测结果数据；
利用所述预测结果数据生成项目基线数据，将所述项目基线数据发送至所述终端，并根据所述项目基线数据对项目进程进行监控。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述项目类型调用已训练的基线预测模型之前，还包括：
获取多个历史项目数据，利用所述历史项目数据生成训练集和验证集；所述历史项目数据包括项目类型和项目记录数据；
根据所述项目类型和所述项目记录数据对训练集数据进行解析，得到预测指标数据和实际指标数据以及偏差值；
对所述预测指标数据和实际指标数据以及偏差值进行特征提取，得到对应的特征向量；
获取预设的神经网络模型，将所述训练集中的预测指标数据和实际指标数据以及偏差值对应的特征向量输入至所述神经网络模型中进行训练；
直到训练结果满足预设条件阈值时，得到训练完成的初始基线预测模型；
利用所述验证集对所述初始基线预测模型进行验证，当验证通过后，得到所需的基线预测模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输出根据所述项目需求指标和所述项目复杂度得到的预测结果数据包括：
通过所述基线预测模型根据所述项目需求指标数据和所述项目复杂度计算项目需求指标预测值；
根据所述项目复杂度、需求等级以及项目需求指标预测值计算所述项目的项目风险值；
根据所述项目需求指标预测值和所述项目风险值生成对应的预测结果数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述终端发送的项目调整参数；
根据所述项目调整参数计算项目需求指标预测值和项目风险值；
根据所述项目需求指标预测值和所述项目风险值对项目基线数据进行调整，得到调整后的项目基线数据；
根据调整后的项目基线数据更新所述项目基线数据。
5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据预设频率获取多项历史项目记录数据，所述历史项目记录数据包括项目指标预测值和项目记录信息；
根据所述历史项目记录数据中的项目指标预测值和相应的项目记录数据计算项目基线偏差值；
根据多项历史项目记录数据的项目基...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭奕明，
申请(专利权)人：深圳壹账通智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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