【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及施工管理，尤其涉及一种临时措施施工方法预测方法、一种计算机可读存储介质、一种临时措施施工方案预测平台和一种临时措施施工方案预测装置。
技术介绍
1、目前，针对施工现场的临时设施施工方案的选择，往往需要综合考虑多种主观定性指标，例如，安全原则、使用原则、环保原则、经济原则和美观原则等。然而，相关技术的问题在于，由于施工现场地形、周边环境复杂，影响因素多，且常常相互关联，缺乏可评估的定量指标和方法，并且主观定性指标通常依赖于经验与阅历，导致不同的项目管理者之间给出差别很大的施工方案，缺乏客观公正的方案评判阶段和手段。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的第一个目的在于提出一种临时措施施工方案预测方法，能够依托于训练好的gan神经网络，将待建临时措施的基本工程参数作为输入，待建临时措施的预测工程参数作为输出，从而，使得待建临时措施的临时措施施工方案的决策过程更客观，效率更高。
2、本专利技术的第二个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
3、本专利技术的第三个目的在于提出一种临时措施施工方案预测平台。
4、本专利技术的第四个目的在于提出一种临时措施施工方案预测装置。
5、为达到上述目的，本专利技术第一方面实施例的临时措施施工方案预测方法，包括以下步骤：获取待建临时措施的基本工程参数；将所述待建临时措施的基本工程参数输入至训练好的神经网络，以获取待建临时措施的预测工程参数
6、根据本专利技术实施例的临时措施施工方案预测方法，能够依托于训练好的gan神经网络，将待建临时措施的基本工程参数作为输入，待建临时措施的预测工程参数作为输出，从而，使得待建临时措施的临时措施施工方案的决策过程更客观，效率更高。
7、另外，根据本专利技术上述实施例的临时措施施工方案预测方法，还可以具有如下的附加技术特征：
8、根据本专利技术的一个实施例，所述基本工程参数包括工程概况数据和工期要求，所述预测工程参数包括经理部场地参数、施工工地边界防护参数和施工便道参数。
9、根据本专利技术的一个实施例，所述gan神经网络包括判别式神经网络和生成式神经网络，所述方法还包括：将对应临时措施的d维带噪音的向量输入至所述生成式神经网络，以获取所述临时措施的预测施工方案；将所述临时措施的预测施工方案和临时措施的实际施工方案输入至所述判别式神经网络，以获取预测标签；根据所述预测标签判断所述gan神经网络是否训练完成，其中，若所述预测标签为1，则判断所述gan神经网络训练完成，若所述预测标签为0，则继续训练所述gan神经网络。
10、根据本专利技术的一个实施例，所述判别式神经网络和所述生成式神经网络均包括输入层、输出层和隐藏层，其中，所述输入层包括由所述基本工程参数中的每个数据类别及对应每个数据类别的各类数据项构成的多个网络节点；所述输出层包括由所述预测工程参数中的每个数据类别及对应每个数据类别的各类数据项构成的多个网络节点；所述隐藏层包括人、料、机类别。
11、根据本专利技术的一个实施例，每个数据类别的节点通过有向边连接，所述数据类别的节点与对应所述数据类别的数据项的节点通过有向边连接，各个数据项的节点通过无向边连接。
12、根据本专利技术的一个实施例，通过数据标注工具对所述基本工程参数和所述预测工程参数的各个数据进行标注，以将各个数据划分至相应的数据类别。
13、根据本专利技术的一个实施例，所述gan神经网络的激活函数为sigmoid或relu函数。
14、为达到上述目的，本专利技术第二方面实施例提出的计算机可读存储介质，其上存储有临时措施施工方案预测程序，该临时措施施工方案预测程序被处理器执行时实现如上述本专利技术实施例的临时措施施工方案预测方法。
15、根据本专利技术实施例的计算机可读存储介质，通过处理器执行其上存储有的临时措施施工方案预测程序，能够依托于训练好的gan神经网络，将待建临时措施的基本工程参数作为输入，待建临时措施的预测工程参数作为输出，从而，使得待建临时措施的临时措施施工方案的决策过程更客观，效率更高。
16、为达到上述目的，本专利技术第三方面实施例提出的临时措施施工方案预测平台，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的临时措施施工方案预测程序，所述处理器执行所述临时措施施工方案预测程序时，实现如上述本专利技术实施例的临时措施施工方案预测方法。
17、根据本专利技术实施例的临时措施施工方案预测平台，通过处理器执行存储器上存储有的临时措施施工方案预测程序，能够依托于训练好的gan神经网络，将待建临时措施的基本工程参数作为输入，待建临时措施的预测工程参数作为输出，从而，使得待建临时措施的临时措施施工方案的决策过程更客观，效率更高。
18、为达到上述目的，本专利技术第四方面实施例提出的临时措施施工方案预测装置，包括：获取模块，用于获取待建临时措施的基本工程参数；神经网络模块，用于将所述待建临时措施的基本工程参数输入至训练好的神经网络，以获取待建临时措施的预测工程参数，其中，所述神经网络为gan神经网络；方案预测模块，用于根据所述待建临时措施的预测工程参数生成待建临时措施的临时措施施工方案，所述临时措施施工方案包括工程项目信息。
19、根据本专利技术实施例的临时措施施工方案预测装置，通过获取模块获取待建临时措施的基本工程参数，并通过神经网络模块将待建临时措施的基本工程参数输入至训练好的神经网络，以获取待建临时措施的预测工程参数，其中，神经网络为gan神经网络，以及，通过方案预测模块根据待建临时措施的预测工程参数生成待建临时措施的临时措施施工方案，临时措施施工方案包括工程项目信息。由此，能够依托于训练好的gan神经网络，将待建临时措施的基本工程参数作为输入，待建临时措施的预测工程参数作为输出，从而，使得待建临时措施的临时措施施工方案的决策过程更客观，效率更高。
20、本专利技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
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1.一种临时措施施工方案预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的临时措施施工方案预测方法，其特征在于，所述基本工程参数包括工程概况数据和工期要求，所述预测工程参数包括经理部场地参数、施工工地边界防护参数和施工便道参数。
3.根据权利要求1或2所述的临时措施施工方案预测方法，其特征在于，所述GAN神经网络包括判别式神经网络和生成式神经网络，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的临时措施施工方案预测方法，其特征在于，所述判别式神经网络和所述生成式神经网络均包括输入层、输出层和隐藏层，其中，
5.根据权利要求4所述的临时措施施工方案预测方法，其特征在于，每个数据类别的节点通过有向边连接，所述数据类别的节点与对应所述数据类别的数据项的节点通过有向边连接，各个数据项的节点通过无向边连接。
6.根据权利要求4所述的临时措施施工方案预测方法，其特征在于，通过数据标注工具对所述基本工程参数和所述预测工程参数的各个数据进行标注，以将各个数据划分至相应的数据类别。
7.根据权利要求3所述的临时措
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有临时措施施工方案预测程序，该临时措施施工方案预测程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的临时措施施工方案预测方法。
9.一种临时措施施工方案预测平台，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的临时措施施工方案预测程序，所述处理器执行所述临时措施施工方案预测程序时，实现如权利要求1-7中任一项所述的临时措施施工方案预测方法。
10.一种临时措施施工方案预测装置，其特征在于，所述装置包括：
...【技术特征摘要】
1.一种临时措施施工方案预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的临时措施施工方案预测方法，其特征在于，所述基本工程参数包括工程概况数据和工期要求，所述预测工程参数包括经理部场地参数、施工工地边界防护参数和施工便道参数。
3.根据权利要求1或2所述的临时措施施工方案预测方法，其特征在于，所述gan神经网络包括判别式神经网络和生成式神经网络，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的临时措施施工方案预测方法，其特征在于，所述判别式神经网络和所述生成式神经网络均包括输入层、输出层和隐藏层，其中，
5.根据权利要求4所述的临时措施施工方案预测方法，其特征在于，每个数据类别的节点通过有向边连接，所述数据类别的节点与对应所述数据类别的数据项的节点通过有向边连接，各个数据项的节点通过无向边连接。
6.根据权利要求4...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵夕国，刘良华，李凯旋，宋恒，王步云，刘道学，李娜，范建新，张大伟，
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：
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