【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据管理与信息，尤其涉及一种造价指标指数数据库管理系统。
技术介绍
1、数据管理与信息
是指涉及对大规模数据的存储、处理、分析、查询和可视化的领域。这包括数据库系统、数据分析、数据挖掘、信息检索、大数据处理等。
2、其中，造价指标指数数据库管理系统是一种专门设计用于存储、管理和分析与建筑或工程造价相关数据的软件系统。该系统以数据库技术为基础，结合数据分析和可视化工具，提供了对造价指标和指数进行有效管理、分析和利用的平台。其主要目的包括将建筑和工程造价相关的指标、指数、成本数据等集中存储和管理，以确保数据的完整性和一致性，同时提供专业的数据分析工具，以帮助用户分析价格指数、成本数据的趋势和特征，从而做出明智的决策。为了实现这些目标，通常采用数据库技术，数据分析工具，自动化和算法优化，安全控制措施，以及用户界面的优化，从而提高效率、准确度和用户满意度。这种系统对于建筑和工程项目的成本控制、预测和决策提供了强有力的支持。
3、在造价指标指数数据库管理系统的实际使用过程中，现有系统在数据整合、成本优化和维护预测方面存在明显的不足。数据整合多依赖单一或有限的数据源，缺乏多维度、多渠道的数据整合能力，导致生成的数据集不够丰富和全面，影响后续的分析和决策。成本优化模块较为简单，未能充分利用机器学习和遗传算法等先进技术，成本预测和优化的准确性和效率有待提升。在设备和材料的维护预测方面，现有系统缺乏对传感器数据的集成和风险评估算法的应用，无法做到精准预测和及时响应，存在较高的风险和成本。此外，现有系统在
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种造价指标指数数据库管理系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种造价指标指数数据库管理系统包括数据整合模块、成本优化模块、维护预测模块、自动估算模块、数据同步模块、数据清洗模块、数据分析模块、olap分析模块；
3、所述数据整合模块基于多源数据，采用大数据技术和自然语言处理，整合和分析社交媒体、市场和建筑供应链信息，生成综合数据集；
4、所述成本优化模块基于综合数据集，采用机器学习和遗传算法，预测和优化成本变化，生成成本优化方案；
5、所述维护预测模块基于综合数据集和传感器数据，利用机器学习和风险评估算法，预测设备和材料的维护需求及风险，生成维护与风险报告；
6、所述自动估算模块基于综合数据集，利用机器学习和历史相似性分析，自动进行项目成本估算，生成自动成本估算报告；
7、所述数据同步模块基于综合数据集，采用实时数据库技术，实现多用户间的数据同步和协同编辑，生成同步数据集；
8、所述数据清洗模块基于同步数据集，利用机器学习和自然语言处理，自动修复数据问题和标准化，生成清洗后数据集；
9、所述数据分析模块基于清洗后数据集，采用数据挖掘算法和时间序列分析，发现数据中的模式和趋势，生成数据分析报告；
10、所述olap分析模块基于数据分析报告，采用多维数据模型和olap技术，实现快速、多维数据查询和报告生成，生成多维数据报告。
11、作为本专利技术的进一步方案：所述数据整合模块包括数据来源子模块、数据采集子模块、语言处理子模块；
12、所述成本优化模块包括历史数据分析子模块、成本预测子模块、优化策略子模块；
13、所述维护预测模块包括设备数据分析子模块、风险评估子模块、预测结果子模块；
14、所述自动估算模块包括数据匹配子模块、相似性分析子模块、成本估算子模块；
15、所述数据同步模块包括实时数据库子模块、用户协同子模块、数据更新子模块；
16、所述数据清洗模块包括错误检测子模块、数据修复子模块、标准化子模块；
17、所述数据分析模块包括模式发现子模块、关联规则子模块、时间序列子模块；
18、所述olap分析模块包括多维模型建立子模块、数据查询子模块、报告生成子模块。
19、作为本专利技术的进一步方案：所述数据来源子模块基于多源数据，采用数据整合技术，整合社交媒体、市场和建筑供应链信息，生成原始数据池；
20、所述数据采集子模块基于原始数据池，利用网络爬虫技术，进行外部数据采集，生成扩展数据集；
21、所述语言处理子模块基于扩展数据集，应用自然语言处理技术，对数据进行解析与转化，生成综合数据集。
22、作为本专利技术的进一步方案：所述历史数据分析子模块基于综合数据集，采用统计分析方法，对历史数据进行分析，生成关键因素报告；
23、所述成本预测子模块基于关键因素报告，运用深度学习算法，对未来成本进行预测，生成成本预测报告；
24、所述优化策略子模块基于成本预测报告，应用遗传算法，进行成本策略优化，生成成本优化方案。
25、作为本专利技术的进一步方案：所述设备数据分析子模块基于综合数据集，采用数据挖掘技术，对设备数据进行分析，生成设备状态报告；
26、所述风险评估子模块基于设备状态报告，应用贝叶斯风险评估算法，进行风险评估，生成风险评估报告；
27、所述预测结果子模块基于风险评估报告，运用支持向量机算法，预测维护需求及风险，生成维护与风险报告。
28、作为本专利技术的进一步方案：所述数据匹配子模块基于综合数据集，采用数据匹配算法，对数据进行匹配，生成匹配后数据；
29、所述相似性分析子模块基于匹配后数据，应用余弦相似度算法，进行历史相似性分析，生成相似性分析报告；
30、所述成本估算子模块基于相似性分析报告，运用决策树学习算法，进行项目成本估算，生成自动成本估算报告。
31、作为本专利技术的进一步方案：所述实时数据库子模块基于综合数据集，采用实时数据库技术，保证多用户间的数据同步，生成实时数据；
32、所述用户协同子模块基于实时数据，应用协同编辑技术，实现用户间的协同编辑，生成协同数据；
33、所述数据更新子模块基于协同数据，运用版本控制技术，进行数据更新与匹配，生成同步数据集。
34、作为本专利技术的进一步方案：所述错误检测子模块基于同步数据集，采用异常检测算法，检测并标记数据中的错误，生成错误标记数据；
35、所述数据修复子模块基于错误标记数据，应用自动编码器技术，自动修复数据问题，生成修复后数据；
36、所述标准化子模块基于修复后数据，采用数据标准化方法，统一数据格式并规范化处理，生成清洗后数据集。
37、作为本专利技术的进一步方案：所述模式发现子模块基于清洗后数据集，采用关联分析算法，在数据中发现模式，生成模式数据集；
38、所述关联规则子模块基于模式数据集，运用apriori算法，找出数据间的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种造价指标指数数据库管理系统，其特征在于：所述造价指标指数数据库管理系统包括数据整合模块、成本优化模块、维护预测模块、自动估算模块、数据同步模块、数据清洗模块、数据分析模块、OLAP分析模块；
2.根据权利要求1所述的造价指标指数数据库管理系统，其特征在于：所述数据整合模块包括数据来源子模块、数据采集子模块、语言处理子模块；
3.根据权利要求2所述的造价指标指数数据库管理系统，其特征在于：所述数据来源子模块基于多源数据，采用数据整合技术，整合社交媒体、市场和建筑供应链信息，生成原始数据池；
4.根据权利要求2所述的造价指标指数数据库管理系统，其特征在于：所述历史数据分析子模块基于综合数据集，采用统计分析方法，对历史数据进行分析，生成关键因素报告；
5.根据权利要求2所述的造价指标指数数据库管理系统，其特征在于：所述设备数据分析子模块基于综合数据集，采用数据挖掘技术，对设备数据进行分析，生成设备状态报告；
6.根据权利要求2所述的造价指标指数数据库管理系统，其特征在于：所述数据匹配子模块基于综合数据集，采用数据匹配算
7.根据权利要求2所述的造价指标指数数据库管理系统，其特征在于：所述实时数据库子模块基于综合数据集，采用实时数据库技术，保证多用户间的数据同步，生成实时数据；
8.根据权利要求2所述的造价指标指数数据库管理系统，其特征在于：所述错误检测子模块基于同步数据集，采用异常检测算法，检测并标记数据中的错误，生成错误标记数据；
9.根据权利要求2所述的造价指标指数数据库管理系统，其特征在于：所述模式发现子模块基于清洗后数据集，采用关联分析算法，在数据中发现模式，生成模式数据集；
10.根据权利要求2所述的造价指标指数数据库管理系统，其特征在于：所述多维模型建立子模块基于数据分析报告，采用数据立方体技术，建立多维数据模型；
...【技术特征摘要】
1.一种造价指标指数数据库管理系统，其特征在于：所述造价指标指数数据库管理系统包括数据整合模块、成本优化模块、维护预测模块、自动估算模块、数据同步模块、数据清洗模块、数据分析模块、olap分析模块；
2.根据权利要求1所述的造价指标指数数据库管理系统，其特征在于：所述数据整合模块包括数据来源子模块、数据采集子模块、语言处理子模块；
3.根据权利要求2所述的造价指标指数数据库管理系统，其特征在于：所述数据来源子模块基于多源数据，采用数据整合技术，整合社交媒体、市场和建筑供应链信息，生成原始数据池；
4.根据权利要求2所述的造价指标指数数据库管理系统，其特征在于：所述历史数据分析子模块基于综合数据集，采用统计分析方法，对历史数据进行分析，生成关键因素报告；
5.根据权利要求2所述的造价指标指数数据库管理系统，其特征在于：所述设备数据分析子模块基于综合数据集，采用数据挖掘技术，对设备数据进行分析，...
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