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申请/专利权人：广东鼎耀工程技术有限公司
摘要：基于深度神经网络的工程建造进度智能预判系统及方法，涉及工程管理技术领域，包括主控中心，所述主控中心通信连接有数据采集模块、模型构建模块、数据分析模块、地图构建模块、数据可视模块；获得施工现场的周期点云集合并分别构建相应的周期建筑模型，获得不同的周期建筑模型的建造进度及其周期施工集合，根据周期施工集合构建施工影响变化图并获得阶段施工差距及其阶段进度差距，根据阶段施工差距和阶段进度差距构建建造进度预测模型；构建施工现场的GIS分布图，获得当前施工差距和当前进度差距，进而获得预测建造进度，在GIS分布图中对预测建造进度进行可视化处理；能够根据各项历史数据对施工现场后续的建造进度实现有效的预测。
主权项：1.基于深度神经网络的工程建造进度智能预判系统，其特征在于，包括主控中心，所述主控中心通信连接有数据采集模块、模型构建模块、数据分析模块、地图构建模块、数据可视模块；所述数据采集模块用于对施工现场的实时施工信息和历史施工信息分别进行采集并存储；所述模型构建模块用于对施工现场的历史点云数据进行采集，对所采集的历史点云数据进行划分以获得不同的周期点云集合，根据所划分的周期点云集合构建施工现场的周期建筑模型；所述数据分析模块用于获得不同的周期建筑模型的建造进度，根据所采集的历史施工信息获得不同建造进度的周期建筑模型所对应的周期施工集合，根据所获得的周期施工集合构建相应的施工影响变化图，根据所构建的施工影响变化图获得阶段施工差距及其阶段进度差距，利用深度学习技术根据所获得的阶段施工差距和阶段进度差距构建相应的建造进度预测模型；所述地图构建模块用于对施工现场的实时分布信息进行采集，利用GIS技术根据所采集的实时分布信息构建施工现场的GIS分布图；所述数据可视模块用于根据所采集的实时施工信息获得当前施工差距，利用建造进度预测模型根据所获得的当前施工差距获得当前进度差距，获得当前建造进度并结合当前进度差距获得预测建造进度，在GIS分布图中对所获得的预测建造进度进行可视化处理。
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