【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息，尤其涉及一种基于人工智能的软件开发项目进度预测管理方法。
技术介绍
1、软件开发项目中，模块之间错综复杂的依赖关系对项目进度预测提出了严峻挑战。随着项目的推进，某些关键模块的开发进度可能会出现滞后，导致其他依赖模块的开发受阻。此时，如何实时调整资源分配，平衡各模块的开发进度，成为项目管理的关键。然而，这种资源调配涉及诸多维度的权衡，包括开发人员的技能水平、任务优先级、技术复杂度等显性因素，以及团队协作效率、技术债务积累、突发性技术难题等隐性因素。这些因素对项目进度的影响难以量化和预测，给人工智能进度预测模型带来了巨大挑战。如何在有限的历史数据基础上，准确捕捉这些隐性因素，并将其纳入进度预测模型中，是一个亟待解决的技术难题。传统的进度预测模型往往依赖于大量的历史数据和先验知识，但在软件开发项目中，这些数据和知识往往是不完备的，甚至是动态变化的。因此，如何设计一个能够自适应调整的进度预测模型，使其能够根据项目进展的实时反馈，动态优化预测策略，成为了关键的技术矛盾点。这需要进度预测模型具备持续学习和自我优化的能力，能够从有...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的软件开发项目进度预测管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述获取项目模块依赖关系图，分析模块之间的依赖强度和影响范围，确定关键模块及其依赖模块的权重，包括:
3.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述根据开发人员技能水平，分配任务优先级，结合技术复杂度，计算每个模块的开发时间预估，生成初始进度计划，包括:
4.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述实时监控关键模块的开发进度，若发现滞后，则触发资源调配机制，重新评估任务优先级，调整开发人员分配，包括:
5.根据...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的软件开发项目进度预测管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述获取项目模块依赖关系图，分析模块之间的依赖强度和影响范围，确定关键模块及其依赖模块的权重，包括:
3.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述根据开发人员技能水平，分配任务优先级，结合技术复杂度，计算每个模块的开发时间预估，生成初始进度计划，包括:
4.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述实时监控关键模块的开发进度，若发现滞后，则触发资源调配机制，重新评估任务优先级，调整开发人员分配，包括:<...
【专利技术属性】
技术研发人员：安伟，黄文军，程世彬，黄镇业，萧镇乐，
申请(专利权)人：东莞快创信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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