【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，更具体地说，本专利技术涉及基于增量模型的软件开发项目管理方法及系统。
技术介绍
1、专利公开号为cn119963135a的专利公开了基于深度学习的软件开发项目管理方法及系统，属于软件开发管理
，方法包括数据收集、数据预处理、项目进度预测、项目成本预测和项目管理。该专利技术采用多核时间卷积双向门控循环网络，进行项目进度预测，实现了动态跟踪项目进展，并能够及时调整资源分配，确保项目按计划完成；采用参数优化的长短期极端梯度提升模型，进行项目成本预测，通过对蜣螂优化算法进行改进，引入动态调整权重与自适应黄金比例系数的联合改进，优化模型参数，实现了更精准的成本控制与动态预算调整，避免项目成本超支或资源浪费。
2、现有的软件开发项目管理方法及系统，主要存在以下问题：
3、在现有软件项目管理技术中，外部变更往往仅依赖文件路径或提交模块进行影响分析，缺乏系统性和深度。特别是在微服务架构或模块化项目中，某个模块的变更可能通过调用链、配置依赖、数据共享等隐性路径影响多个相关模块。现有技术难以有效识别这些间...
【技术保护点】
1.基于增量模型的软件开发项目管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于增量模型的软件开发项目管理方法，其特征在于，所述将外部变更数据映射为结构图中的目标节点的方法包括：
3.根据权利要求2所述的基于增量模型的软件开发项目管理方法，其特征在于，所述输出标识和邻接信息的方法包括：
4.根据权利要求3所述的基于增量模型的软件开发项目管理方法，其特征在于，所述输出结构子图集合和对应的子图功能信息的方法包括：
5.根据权利要求4所述的基于增量模型的软件开发项目管理方法，其特征在于，所述形成对应的子图功能信息的方法
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【技术特征摘要】
1.基于增量模型的软件开发项目管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于增量模型的软件开发项目管理方法，其特征在于，所述将外部变更数据映射为结构图中的目标节点的方法包括：
3.根据权利要求2所述的基于增量模型的软件开发项目管理方法，其特征在于，所述输出标识和邻接信息的方法包括：
4.根据权利要求3所述的基于增量模型的软件开发项目管理方法，其特征在于，所述输出结构子图集合和对应的子图功能信息的方法包括：
5.根据权利要求4所述的基于增量模型的软件开发项目管理方法，其特征在于，所述形成对应的子图功能信息的方法包括：
6.根据权利要求5所述的基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：于洪侠，章秀君，吴志强，崔明远，查小红，
申请(专利权)人：江西水利电力大学，
类型：发明
国别省市：
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