基于深度学习的建筑工程进度风险预测评价方法技术

本发明专利技术涉及建筑工程进度风险预测技术领域，具体公开基于深度学习的建筑工程进度风险预测评价方法，通过对建造工程在各建造阶段施工完成后监测各建造阶段对应的施工质量，由此评价各建造阶段对应下一建造阶段的如期开工风险系数，与此同时在获取下一建造阶段对应的气象信息、各种建材供应量和施工人员到岗数量，评价各建造阶段对应下一建造阶段的如期完工风险系数，从而结合如期开工风险系数和如期完工风险系数综合进行施工进度风险预测，实现了建筑工程施工进度的全面风险预测，大大提高了预测结果的精准度，能够为建筑工程施工进度管理提供前瞻性的处理措施，有利于施工进度管理效果的提升。理效果的提升。理效果的提升。

【技术实现步骤摘要】
基于深度学习的建筑工程进度风险预测评价方法


[0001]本专利技术涉及建筑工程进度风险预测
，具体而言是基于深度学习的建筑工程进度风险预测评价方法。

技术介绍

[0002]随着现代城市化进程的不断加快，城市的居住需求日益增长，以此对城市建筑工程的建造速度提出了更高的要求，在这种情况下目前越来越注重对城市建筑工程施工进度的管理，但对于一些大型建筑工程来说由于施工周期较长、参与人员较多、施工进度容易受到各种因素影响，使得施工延误、拖延的现象时有发生，进一步使得施工进度管理不佳，为了能够及时发现建筑工程施工进程中存在的问题，为建筑工程施工进度管理提供前瞻性的处理措施，有必要在进行施工进度管理时进行风险预测，只有通过全面的风险预测和应对措施，才能在工程建设中保证建筑工程顺利完工。
[0003]由于大部分的建筑工程都是在户外施工，对户外环境的依赖较大，这使得目前对建筑工程施工进度的风险预测一般侧重于以未来的施工天气、施工人员到岗率和建材供应情况作为下一建造阶段施工阶段的预测指标，忽略了上个建造阶段的施工质量对下一建造阶段的施工进度影响，施工天气、施工人员到岗率和建材供应情况注重的是施工过程，直接反映了下一建造阶段能否如期完工，当施工天气不佳，例如狂风暴雨、施工人员到岗率低、建材供应不足时一般会延长施工时长，使得难以如期完工，而上个建造阶段的施工质量注重的是施工开端，直接反映了下一建造阶段能否如期开工，当上个建造阶段的施工质量无法满足要求时就需要花时间进行整改，这样就会延误下一建造阶段的计划开工时间，其对下一建造阶段的施工进度是会造成较大影响的，因此单纯只注重施工过程容易造成施工进度风险预测过于片面、局限，在一定程度上降低了预测结果的精准度，进而难以为建筑工程施工进度管理提供前瞻性的处理措施，不利于施工进度管理效果的提升。

技术实现思路

[0004]针对上述问题，本专利技术旨在提供基于深度学习的建筑工程进度风险预测评价方法，通过结合施工过程和施工开端对建筑工程施工进度风险进行全面预测，有效解决了
技术介绍
提到的问题。
[0005]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：基于深度学习的建筑工程进度风险预测评价方法，包括：（1）施工质量监测：按照建筑工程的计划施工进度在各建造阶段施工完成后监测各建造阶段对应的施工质量。
[0006]（2）如期开工风险评价：基于各建造阶段对应的施工质量监测结果评价各建造阶段对应下一建造阶段的如期开工风险系数。
[0007]（3）施工天气适宜度预估：在各建造阶段施工完成后从气象中心提取下一建造阶段所处计划施工时间段中每日气象信息，进而预估各建造阶段对应下一建造阶段的施工天气适宜度。
[0008]（4）施工准备充足度分析：在各建造阶段施工完成后获取下一建造阶段对应的各种建材供应量和施工人员到岗数量，并据此分析各建造阶段对应下一建造阶段的施工准备充足度。
[0009]（5）如期完工风险评价：基于各建造阶段对应下一建造阶段的施工天气适宜度和施工准备充足度评价各建造阶段对应下一建造阶段的如期完工风险系数。
[0010]（6）施工进度风险综合预测：依据各建造阶段对应下一建造阶段的如期开工风险系数和如期完工风险系数综合预测各建造阶段对应下一建造阶段的施工进度风险系数。
[0011]在一些可独立实施的设计方案中，所述计划施工进度包括各建造阶段对应的计划施工时间段。
[0012]在一些可独立实施的设计方案中，所述监测各建造阶段对应的施工质量包括下述步骤：（11）在各建造阶段施工完成后采集各建造阶段对应的实际建筑体图像，进而构建各建造阶段对应的实际建筑体模型。
[0013]（12）将各建造阶段对应的实际建筑体模型轮廓与各建造阶段对应的设计建筑体模型轮廓进行重合对比，得到各建造阶段对应的建筑体施工尺寸质量达标度，记为，其中i表示为建造阶段编号，。
[0014]（13）从施工数据库中提取各建造阶段对应的施工性能指征及各施工性能指征对应的达标值，由此对各建造阶段对应的建筑体进行施工性能指征监测，得到各建造阶段对应各施工性能指征的实际值。
[0015]（14）将各建造阶段对应各施工性能指征的实际值与达标值进行对比，计算各建造阶段对应的建筑体施工性能质量达标度，计算表达式为，其中、分别表示为第i建造阶段对应第k施工性能指征的实际值、达标值，k表示为各建造阶段对应施工性能指征编号，，r表示为各建造阶段对应施工性能指征数量，表示为第i建造阶段对应k施工性能指征的品质决定因子。
[0016]在一些可独立实施的设计方案中，所述各建造阶段对应下一建造阶段的如期开工风险系数评价公式为，其中、分别表示为预置常数。
[0017]在一些可独立实施的设计方案中，所述气象信息包括有效气温、降雨量和风速，其中有效气温具体为。
[0018]在一些可独立实施的设计方案中，所述预估各建造阶段对应下一建造阶段的施工天气适宜度具体参见下述步骤：（31）从气象信息中提取有效气温，进而将各建造阶段对应下一建造阶段所处计划施工时间段中各施工日的有效气温与施工数据库中适宜施工气温进行对比，计算各建造阶段对应下一建造阶段所处计划施工时间段中各施工日的气温适宜
度，其中表示为第i建造阶段对应下一建造阶段所处计划施工时间段中第t施工日的有效气温，t表示为各建造阶段对应下一建造阶段所处计划施工时间段中各施工日编号，，z表示为各建造阶段对应下一建造阶段所处计划施工时间段中存在的施工日数量，表示为适宜施工气温。
[0019]（32）从气象信息中提取降雨量，进而将各建造阶段对应下一建造阶段所处计划施工时间段中各施工日的降雨量与施工数据库中安全施工降雨量进行对比，计算各建造阶段对应下一建造阶段所处计划施工时间段中各施工日的降雨量适宜度，其中表示为第i建造阶段对应下一建造阶段所处计划施工时间段中第t施工日的降雨量，表示为安全施工降雨量，e表示为自然常数。
[0020]（33）从气象信息中提取风速，进而将各建造阶段对应下一建造阶段所处计划施工时间段中各施工日的风速与施工数据库中安全施工风速进行对比，计算各建造阶段对应下一建造阶段所处计划施工时间段中各施工日的风速适宜度，其中表示为第i建造阶段对应下一建造阶段所处计划施工时间段中第t施工日的风速，表示为安全施工风速。
[0021]（34）将、和代入公式，计算得到各建造阶段对应下一建造阶段所处计划施工时间段中各施工日的施工天气适宜度。
[0022]（35）将各建造阶段对应下一建造阶段所处计划施工时间段中各施工日的施工天气适宜度通过公式
计算出各建造阶段对应下一建造阶段的施工天气适宜度离散指数，并将其与预置的限定施工天气适宜度离散指数进行对比，并利用模型，得到各建造阶段对应下一建造阶段的施工天气适宜度，模型中表示为限定施工天气适宜度离散指数，D1表示为各建造阶段对应下一建造阶段所处计划施工时间段中所有施工日内施工天气适宜度大于平均施工天气适宜度的施工日数量，D2表示为各建造阶段对应下一建造阶段所处计划施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于深度学习的建筑工程进度风险预测评价方法，其特征在于，包括：（1）施工质量监测：按照建筑工程的计划施工进度在各建造阶段施工完成后监测各建造阶段对应的施工质量；（2）如期开工风险评价：基于各建造阶段对应的施工质量监测结果评价各建造阶段对应下一建造阶段的如期开工风险系数；（3）施工天气适宜度预估：在各建造阶段施工完成后从气象中心提取下一建造阶段所处计划施工时间段中每日气象信息，进而预估各建造阶段对应下一建造阶段的施工天气适宜度；（4）施工准备充足度分析：在各建造阶段施工完成后获取下一建造阶段对应的各种建材供应量和施工人员到岗数量，并据此分析各建造阶段对应下一建造阶段的施工准备充足度；（5）如期完工风险评价：基于各建造阶段对应下一建造阶段的施工天气适宜度和施工准备充足度评价各建造阶段对应下一建造阶段的如期完工风险系数；（6）施工进度风险综合预测：依据各建造阶段对应下一建造阶段的如期开工风险系数和如期完工风险系数综合预测各建造阶段对应下一建造阶段的施工进度风险系数。2.根据权利要求1所述的基于深度学习的建筑工程进度风险预测评价方法，其特征在于：所述计划施工进度包括各建造阶段对应的计划施工时间段。3.根据权利要求1所述的基于深度学习的建筑工程进度风险预测评价方法，其特征在于：所述监测各建造阶段对应的施工质量包括下述步骤：（11）在各建造阶段施工完成后采集各建造阶段对应的实际建筑体图像，进而构建各建造阶段对应的实际建筑体模型；（12）将各建造阶段对应的实际建筑体模型轮廓与各建造阶段对应的设计建筑体模型轮廓进行重合对比，得到各建造阶段对应的建筑体施工尺寸质量达标度，记为，其中i表示为建造阶段编号，；（13）从施工数据库中提取各建造阶段对应的施工性能指征及各施工性能指征对应的达标值，由此对各建造阶段对应的建筑体进行施工性能指征监测，得到各建造阶段对应各施工性能指征的实际值；（14）将各建造阶段对应各施工性能指征的实际值与达标值进行对比，计算各建造阶段对应的建筑体施工性能质量达标度，计算表达式为，其中、分别表示为第i建造阶段对应第k施工性能指征的实际值、达标值，k表示为各建造阶段对应施工性能指征编号，，r表示为各建造阶段对应施工性能指征数量，表示为第i建造阶段对应k施工性能指征的品质决定因子。4.根据权利要求3所述的基于深度学习的建筑工程进度风险预测评价方法，其特征在于：所述各建造阶段对应下一建造阶段的如期开工风险系数评价公式为
，其中、分别表示为预置常数。5.根据权利要求1所述的基于深度学习的建筑工程进度风险预测评价方法，其特征在于：所述气象信息包括有效气温、降雨量和风速，其中有效气温具体为。6.根据权利要求4所述的基于深度学习的建筑工程进度风险预测评价方法，其特征在于：所述预估各建造阶段对应下一建造阶段的施工天气适宜度具体参见下述步骤：（31）从气象信息中提取有效气温，进而将各建造阶段对应下一建造阶段所处计划施工时间段中各施工日的有效气温与施工数据库中适宜施工气温进行对比，计算各建造阶段对应下一建造阶段所处计划施工时间段中各施工日的气温适宜度，其中表示为第i建造阶段对应下一建造阶段所处计划施工时间段中第t施工日的有效气温，t表示为各建造阶段对应下一建造阶段所处计划施工时间段中各施工日编号，，z表示为各建造阶段对应下一建造阶段所处计划施工时间段中存在的施工日数量，表示为适...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏亮，李上寿，肖丽娜，胡伟，梁超，李娜，潘明扬，薛艳芳，穆明辉，李壮，刘振邦，卞雄峰，孙朝福，吴艳，
申请(专利权)人：安徽数智建造研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：