[发明专利]一种施工工期智能计算的方法及系统、计算机可读介质

说明书

本申请涉及一种施工工期智能计算的方法及系统、计算机可读介质，属于，其包括以下步骤：一、建立数据库；二、数据导入；三、深度学习；四、计算模型修正；五、计算模型确认；六、项目录入；七、项目分解；八、建筑模型导入；九、任务计算；十、图表显示，系统对计算模型进行深度学习训练，使用可使用模型计算项目信息，获得子任务的工期和总工程工期，本发明具有能够自动对每个子任务的工期进行计算，计算准确，误差小的效果。

技术领域

本发明涉及施工管理系统的技术领域，尤其是涉及一种施工工期智能计算的方法及系统、计算机可读介质。

背景技术

目前施工工期一般都由施工项目管理类系统进行计算，但是项目在建立时，一个大项目往往会包含无数的小项目，需要确定所有小项目的工期，才能最终确定大项目的工期。施工项目管理系统一般都是由用户凭经验估算工期并输入各个子项内，系统整理计算出大项目的工期和施工资源后再人为分配。

现有的施工项目管理系统编辑步骤分为：定义项目的信息、对项目进行WBS分解、对所有子任务填写估计工期、设定任务链关系、建立资源表、给项目的各项任务分配资源和对项目计划的调整与优化。

上述中的现有技术方案存在以下缺陷：现有施工管理系统在进行施工进度计划编辑时，均需要人为估计工期和人为资源调配后，才能形成总体的进度计划。因受到实际经验的限制，缺乏准确性，且浪费时间。

发明内容

为了能够自动获得子项目的信息和工期，本申请提供一种施工工期智能计算的方法。

本申请提供的一种采用如下的技术方案：

一种施工工期智能计算的方法，包括以下步骤：

一、建立数据库：建立计算模型和数据库，将计算模型存入数据库；

二、数据导入：向数据库导入带有结果的工程数据；

三、深度学习：计算模型根据工程数据进行模拟计算，用非线性拟合法对计算模型进行运行训练，记录最终获得的计算模型的计算结果与历史数据结果的偏差值；

四、计算模型修正：若此时计算结果与历史数据结果偏差值大于设定范围则对计算模型进行修改，并重复步骤三；

五、计算模型确认：若计算结果与历史数据结果偏差值小于设定范围则确认计算模型；

六、项目录入：定义项目信息并将项目信息录入服务器内；

七、项目分解：服务器对项目进行WBS分解，获得多个子任务；

八、建筑模型导入：建立建筑信息模型并将建筑信息建筑模型导入服务器，服务器根据建筑信息计算模型确认每个子任务的具体图纸工作量；

九、任务计算：将子任务的工程信息和具体图纸工作量代入确认的计算模型中，获得每个子任务的工期并形成带有子任务的项目信息的子任务工程报表；

十、图表显示：将所有子任务工程报表进行整合，计算总工程工期并将形成总工程报表显示给用户。

通过采用上述方案，对总的项目信息进行WBS分解可以获得多个空白的子任务，用户建立建筑信息模型，系统通过建筑信息模型向子任务填写信息，再通过计算模型计算出每个子任务的全部所需信息，最后经过总计算生成总工程报表，供用户使用。通过不断对计算模型进行深度学习训练获得计算结果偏差值最小的计算模型，保证计算模型能够跟上变化，使得最终计算的子任务的工期和总工程的工期准确，计算过程自动化程度高，解决了用户只能凭借经验估算子项工程工期的问题，用户只需输入建筑信息模型，系统即可自动计算出每个子任务的工期以及总工期，有效节省了人工，降低了对工程师技术的要求，计算结果准确，误差小。

优选的，步骤三具体设置为：