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申请/专利权人：福建省星云大数据应用服务有限公司

摘要：本发明提供了项目风险管理技术领域的一种基于神经网络的项目风险识别方法及系统，方法包括：步骤S1、基于项目信息创建工地模型；步骤S2、基于工地模型在工地布置传感器组；步骤S3、基于神经网络创建项目风险识别模型并进行训练；步骤S4、通过传感器组采集工地数据，基于各工地数据更新工地模型；步骤S5、将各工地数据输入项目风险识别模型，生成项目风险识别报告，基于项目风险识别报告以及项目信息生成项目进度报告，将项目风险识别报告以及项目进度报告推送给管理终端；步骤S6、对工地数据、项目风险识别报告以及项目进度报告进行存储备份。本发明的优点在于：极大的提升了项目风险识别的可靠性、及时性以及溯源性。

主权项：1.一种基于神经网络的项目风险识别方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1、服务器获取工程项目的项目信息，基于所述项目信息创建工程项目的工地模型；步骤S2、基于所述工地模型在工程项目的工地布置传感器组；步骤S3、基于神经网络创建一包括图像识别子模型以及数据监控子模型的项目风险识别模型，并对所述项目风险识别模型进行训练；步骤S4、通过所述传感器组采集工地数据，对各所述工地数据进行预处理，基于预处理后的各所述工地数据更新工地模型，展示更新后的所述工地模型；步骤S5、将预处理后的各所述工地数据输入项目风险识别模型，生成项目风险识别报告，基于所述项目风险识别报告以及项目信息生成项目进度报告，基于RSA算法、DES算法以及IDEA算法将所述项目风险识别报告以及项目进度报告加密为加密报告，将所述加密报告实时推送给预先关联的管理终端；步骤S6、基于RC2算法、3DES算法以及ECDSA算法将所述工地数据、项目风险识别报告以及项目进度报告加密为加密数据包，对所述加密数据包进行存储和备份；所述步骤S5具体为：服务器将预处理后的各所述工地数据中的工地图像输入项目风险识别模型的图像识别子模型，进行风险事件识别；将预处理后的各所述工地数据中的噪声值、PM值、温度值、湿度值、风速、风向、水位值、轴压值、位移值、倾角、幅度、高度、重量、工地定位数据输入项目风险识别模型的数据监控子模型，进行突变数据以及异常数据识别；基于所述风险事件、突变数据以及异常数据的识别结果自动生成项目风险识别报告，基于所述项目风险识别报告计算风险整改所需的整改工期，基于所述整改工期以及项目信息中的交付日期生成项目进度报告；基于RSA算法创建一对公钥和私钥，通过DES算法对所述公钥进行加密得到密钥，对所述项目风险识别报告以及项目进度报告进行MAC计算得到MAC值，通过所述私钥对项目风险识别报告以及项目进度报告进行加密得到加密字符串，设定一有效期，通过IDEA算法将所述加密字符串、有效期、MAC值、密钥进行加密得到加密报告，通过HTTPS协议将所述加密报告实时推送给预先进行身份认证并关联的管理终端。

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