【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工程造价，尤其涉及一种基于互联网大数据服务的工程造价信息优化集成方法。
技术介绍
1、在当今建筑工程领域，工程造价管理的准确性和高效性对于项目的成功实施至关重要。随着互联网技术的飞速发展以及大数据时代的到来，海量的工程造价信息在网络上不断产生和积累。然而，这些信息却面临着诸多问题，迫切需要一种有效的优化集成方法。
2、传统的工程造价信息获取主要依赖人工收集和整理，这种方式效率低下且容易出错。工程造价师需要花费大量时间从各种分散的渠道，如建材市场调研报告、工程咨询公司数据、政府发布的造价指标文件等收集信息，不仅数据收集周期长，而且难以保证数据的完整性和及时性。不同来源的数据格式和标准往往不一致，在整合过程中需要进行大量的人工核对与转换工作，进一步增加了工作量和出错概率。
3、在数据分析方面，传统方法多基于简单的统计分析和经验判断，难以挖掘出数据背后深层次的关联和规律。例如，对于建筑材料价格的波动，难以精准地分析其与众多因素，如宏观经济形势、地区供需关系、季节变化、工程类型等之间的复杂关系，从而无法为工...
【技术保护点】
1.一种基于互联网大数据服务的工程造价信息优化集成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于互联网大数据服务的工程造价信息优化集成方法，其特征在于，在数据采集与整合步骤中，对于建筑材料价格数据的采集，采用多渠道采集方式，包括与各大建材电商平台数据对接、从政府物价部门网站抓取数据以及采集建材生产企业官方报价，利用区块链技术构建数据溯源体系，不同渠道数据的融合权重根据数据来源的可靠性确定。
3.根据权利要求1所述的基于互联网大数据服务的工程造价信息优化集成方法，其特征在于，数据分析与挖掘步骤中构建的工程造价预测模型采用深度学习算...
【技术特征摘要】
1.一种基于互联网大数据服务的工程造价信息优化集成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于互联网大数据服务的工程造价信息优化集成方法，其特征在于，在数据采集与整合步骤中，对于建筑材料价格数据的采集，采用多渠道采集方式，包括与各大建材电商平台数据对接、从政府物价部门网站抓取数据以及采集建材生产企业官方报价，利用区块链技术构建数据溯源体系，不同渠道数据的融合权重根据数据来源的可靠性确定。
3.根据权利要求1所述的基于互联网大数据服务的工程造价信息优化集成方法，其特征在于，数据分析与挖掘步骤中构建的工程造价预测模型采用深度学习算法中的长短期记忆网络lstm与随机森林算法相结合的方式，lstm用于学习工程造价数据的时序特征，随机森林算法用于对数据进行分类与回归分析，通过特征重要性评估算法，筛选出对工程造价影响较大的关键特征。
4.根据权利要求1所述的基于互联网大数据服务的工程造价信息优化集成方法，其特征在于，在信息优化与筛选步骤中，当用户设定的筛选条件存在模糊或不完整时，系统采用智能推荐算法，根据用户历史使用记录与当前工程的部分特征信息自动补充与完善筛选条件，采用模糊匹配算法和基于案例推理的方法。
5.根据权利要求1所述的基于互联网大数据服务的工程造价信息优化集成方法，其特征在于，集成与可视化呈现步骤中，在工程造价信息报告中添加数据来源标注与数据更新时间戳，标注信息的详细程度不低于95％，在可视化图表...
【专利技术属性】
技术研发人员：赖柯瑜，张鹏，何智，谭海军，
申请(专利权)人：国建数智工程技术深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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