一种基于深度学习的工程变更成本预测与管理方法技术

本发明专利技术公开了一种基于深度学习的工程变更成本预测与管理方法，包括如下步骤：S1、构建数据集；S2、对数据集进行数据预处理；S3、训练基础的深度学习模型，确定初始的模型架构和参数；S4、持续采集实时变更数据和实际成本数据，作为动态反馈输入，得到实时反馈数据；S5、基于实时反馈数据，触发渐进式学习过程；S6、结合自适应差分进化算法和模糊逻辑控制进行混合优化，最终自动选择最优的网络层数、节点数量和激活函数；S7、对项目未来的变更成本进行动态预测，并随着项目数据的持续更新不断优化预测结果；S8、根据优化后的预测结果，系统自动生成项目管理建议。本发明专利技术结合深度学习与自适应优化方法，实现了动态工程变更成本预测和管理。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及工程项目管理，尤其涉及一种基于深度学习的工程变更成本预测与管理方法。

技术介绍

1、在现代工程项目管理中，工程变更是一种常见且不可避免的现象。随着工程项目的规模和复杂性的增加，工程变更的频率和幅度也在不断增加。工程变更可能由于多种原因引发，包括设计修改、资源调整、不可预见的环境因素等，这些变更直接影响到项目的成本、进度和质量。因此，如何有效地预测和管理工程变更的成本，已经成为项目管理领域中至关重要的挑战。

2、传统的工程变更成本预测方法主要依赖于专家经验和历史数据的分析。这些方法通常使用统计学模型、线性回归分析或简单的基于规则的系统来预测变更的影响。然而，这些方法在面对复杂的、动态变化的项目环境时，往往表现出一定的局限性。首先，传统方法往往假设工程项目环境是相对静态和线性的，无法充分考虑项目过程中可能发生的非线性变化和动态反馈。其次，这些方法通常依赖于过去的历史数据和专家的主观判断，缺乏对实时数据的敏感性，难以及时响应工程变更带来的影响。此外，传统的成本预测模型在应对复杂的、多维度的项目数据时，往往难以捕捉到数据中的深层次模式和潜本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的工程变更成本预测与管理方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的工程变更成本预测与管理方法，其特征在于，所述S3具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的工程变更成本预测与管理方法，其特征在于，所述S5具体包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的工程变更成本预测与管理方法，其特征在于，所述S6具体包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的工程变更成本预测与管理方法，其特征在于，所述S7具体包括：

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的工程变更成本预测与管理方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的工程变更成本预测与管理方法，其特征在于，所述s3具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的工程变更成本预测与管...

【专利技术属性】
技术研发人员：张锦昇，杨伟，黄鹏杰，
申请(专利权)人：山西润世和项目管理有限公司，
类型：发明
国别省市：