【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工程内业数据处理，尤其涉及一种针对多端工程内业数据的管理方法及系统。
技术介绍
1、多端工程内业数据的管理方案旨在解决当前跨平台、跨设备环境下，工程内业数据协同管理的复杂性。随着工程项目规模的不断扩大和技术的快速发展，工程内业数据呈现出多元化、复杂化的特点，涉及设计、施工、运维等多个阶段，且需要在不同终端设备（如pc、平板、手机等）间进行高效传输与共享。
2、现有技术中，因为多端工程内业数据质量参差不齐，且多类数据之间的时空关联、相关性关联较为复杂，导致价值信息提取准确性差、适应度低，不利于后续数据管理，降低了数据管理可靠性。
3、因此，如何提高价值信息提取准确性和适应度，是目前有待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在价值信息提取准确性差、适应度低的问题，而提出的一种针对多端工程内业数据的管理方法，其包括，
2、获取多端工程内业数据，对多端工程内业数据进行分类，分析每类多端工程内业数据的冗余性和完整性，并确定每类多端工程内业数据的质量；
3、通过每类多端工程内业数据的质量对多端工程内业数据进行筛选和预处理，识别多端工程内业数据之间的时空关联，并对每类多端工程内业数据进行融合，得到时空融合数据集；
4、识别多端工程内业数据之间的相关性关联，并对每类多端工程内业数据进行融合，得到相关融合数据集；
5、结合时空融合数据集和相关融合数据集生成协同融合工程信息，依据协
6、本申请一些实施例中，分析每类多端工程内业数据的冗余性和完整性，包括，
7、将多端工程内业数据分为结构化数据和非结构化数据；
8、对于结构化数据，按照标准大小设定对应的数据单元长度；
9、对于非结构化数据，分析每类多端工程内业数据的复杂性，并根据复杂性设定对应的数据单元长度；
10、检查结构化数据和非结构化数据中每个数据单元的缺失值、空值和null值，结合缺失值、空值和null值定义每类多端工程内业数据的完整性程度；
11、判定结构化数据和非结构化数据中数据单元之间的重复类别，重复类别包括完全重复和部分重复，针对完全重复，将完全重复下的多个数据单元进行删除操作，仅保留一个数据单元；
12、针对部分重复，通过聚类算法将数据单元分成不同的簇，在同一簇里计算每个数据单元与其它的数据单元之间的重叠度，构建簇的重叠度列表，根据簇的重叠度列表计算每个数据单元的冗余性程度，以此确定每类多端工程内业数据的冗余性程度；；
13、其中，为第个簇中第个数据单元的冗余性程度，分别为两个预设权重，为第个簇中第个数据单元的最大重叠度，为第个簇中数据单元的数量，表示第个簇中去除最大重叠度的数据单元后的数据单元的数量，表示第个簇中第个数据单元与去除最大重叠度数据单元后与第个数据单元之间的重叠度；
14、其中，多端工程内业数据的冗余性程度和完整性程度分别用以描述多端工程内业数据的冗余性和完整性。
15、本申请一些实施例中，并确定每类多端工程内业数据的质量，包括，
16、综合多端工程内业数据的冗余性程度和完整性程度来计算每类多端工程内业数据的质量。
17、本申请一些实施例中，通过每类多端工程内业数据的质量对多端工程内业数据进行筛选和预处理，包括，
18、将质量低于质量阈值对应的多端工程内业数据进行删除，将质量不低于质量阈值对应的多端工程内业数据进行预处理。
19、本申请一些实施例中，识别多端工程内业数据之间的时空关联，并对每类多端工程内业数据进行融合，得到时空融合数据集，包括，
20、通过时间分析工具分析多端工程内业数据随时间的变化趋势，得到时间关系，通过gis软件将多端工程内业数据投射到地理空间上，并分析地理空间上多端工程内业数据之间的空间关系；
21、将多端工程内业数据进行时间对齐和空间对齐，并依据多端工程内业数据的时间关系和空间关系提取时间特征和空间特征，将时间特征和空间特征进行融合，得到时空融合数据集。
22、本申请一些实施例中，识别多端工程内业数据之间的相关性关联，并对每类多端工程内业数据进行融合，得到相关融合数据集，包括，
23、在多端工程内业数据提取数据特征，并对数据特征进行数据标准化处理，绘制多端工程内业数据的数据特征之间的散点图，分析散点图来确定多端工程内业数据的数据特征之间的相关性关联类型，相关性关联类型包括线性相关关系和非线性相关关系；
24、计算出线性相关关系下的数据特征的相关系数，通过相关系数分配数据特征的融合权重，将具有线性相关关系的数据特征进行融合，得到线性相关关系融合集；
25、通过预设的特征融合模型将非线性相关关系下的多个数据特征进行特征融合，得到非线性相关关系融合集；
26、相关融合数据集包括线性相关关系融合集和非线性相关关系融合集两部分。
27、本申请一些实施例中，结合时空融合数据集和相关融合数据集生成协同融合工程信息，包括，
28、将时空融合数据集和相关融合数据集进行整合，生成协同融合工程信息，并评估时空融合数据集的数据的综合信息指标，根据相关融合数据集中的线性相关关系融合集和非线性相关关系融合集分别建立线性关系网络和非线性关系网络，分析线性关系网络和非线性关系网络来分别确定线性相关关系融合集和非线性相关关系融合集各自的数据关系的综合信息指标；
29、将数据的综合信息指标和数据关系的综合信息指标添加于协同融合工程信息中。
30、本申请一些实施例中，依据协同融合工程信息训练工程价值提取模型，包括，
31、通过协同融合工程信息中数据的综合信息指标和数据关系的综合信息指标来确定协同融合工程信息的多维信息复杂等级；；
32、其中，为协同融合工程信息的多维信息复杂等级，为协同融合工程信息中数据的综合信息指标，分别为线性相关关系和非线性相关关系对应的结合权重，分别为线性相关关系和非线性相关关系对应的数据关系的综合信息指标，均为预设常数；
33、通过协同融合工程信息的多维信息复杂等级来确定模型参数，依照模型参数和协同融合工程信息来训练工程价值提取模型。
34、对应的，本申请还提供了一种针对多端工程内业数据的管理系统，包括，
35、评估模块，用于获取多端工程内业数据，对多端工程内业数据进行分类，分析每类多端工程内业数据的冗余性和完整性，并确定每类多端工程内业数据的质量；
36、第一融合模块，用于通过每类多端工程内业数据的质量对多端工程内业数据进行筛选和预处理，识别多端工程内业数据之间的时空关联，并对每类多端工程内业数据进行融合，得到时空融合数据集；
37、第二融合模块，用于识别多端工程内业数据之本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种针对多端工程内业数据的管理方法，其特征在于，包括，
2.根据权利要求1所述的针对多端工程内业数据的管理方法，其特征在于，通过每类多端工程内业数据的质量对多端工程内业数据进行筛选和预处理，包括，
3.根据权利要求1所述的针对多端工程内业数据的管理方法，其特征在于，识别多端工程内业数据之间的时空关联，并对每类多端工程内业数据进行融合，得到时空融合数据集，包括，
4.根据权利要求1所述的针对多端工程内业数据的管理方法，其特征在于，识别多端工程内业数据之间的相关性关联，并对每类多端工程内业数据进行融合，得到相关融合数据集，包括，
5.根据权利要求1所述的针对多端工程内业数据的管理方法，其特征在于，结合时空融合数据集和相关融合数据集生成协同融合工程信息，包括，
6.根据权利要求5所述的针对多端工程内业数据的管理方法，其特征在于，依据协同融合工程信息训练工程价值提取模型，包括，
7.一种针对多端工程内业数据的管理系统，其特征在于，用于实现如权利要求1-6任一项所述的针对多端工程内业数据的管理方法，所述系统包括，<...
【技术特征摘要】
1.一种针对多端工程内业数据的管理方法，其特征在于，包括，
2.根据权利要求1所述的针对多端工程内业数据的管理方法，其特征在于，通过每类多端工程内业数据的质量对多端工程内业数据进行筛选和预处理，包括，
3.根据权利要求1所述的针对多端工程内业数据的管理方法，其特征在于，识别多端工程内业数据之间的时空关联，并对每类多端工程内业数据进行融合，得到时空融合数据集，包括，
4.根据权利要求1所述的针对多端工程内业数据的管理方法，其特征在于，识别多端工程内业数据之间...
【专利技术属性】
技术研发人员：李振兵，赵磊，王智琛，窦瑞，李树春，刘磊，徐文徽，潘冬成，吕合山，闫向星，
申请(专利权)人：中铁九局集团第七工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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