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申请/专利权人：维飒科技(西安)有限公司

摘要：本发明涉及工程技术领域，提出了一种基于智能AI生成工程项目台账方法及系统，所述方法包括：通过获取工程项目数据并进行清洗去重，纠正后导入数据仓库，建立网络数据节点和数据关联图，分析得到目标数据，利用风险预警模型识别数据风险因素，确定成本因子并制定成本动态控制策略，计算成本偏差值，基于该偏差值构建工程整体目标，包括安全、工期和质量目标，生成工程项目台账以实现可控成本监测及工程目标达成。本发明可以提高工程项目台账生成的效率以及稳定性。

主权项：1.基于智能AI生成工程项目台账方法，其特征在于，所述方法包括：获取工程项目，提取所述工程项目中的项目数据，去除所述项目数据中的重复记录，得到唯一数据，对所述唯一数据进行数据纠正，得到纠正数据；将所述纠正数据导入预设的数据仓库后，在所述数据仓库中设置网络数据节点，基于所述网络数据节点，构建所述纠正数据对应的数据关联图，分析所述数据关联图对应的关联数据，将所述纠正数据和所述关联数据进行汇总，得到目标数据；利用预设的风险预警模型对所述目标数据进行风险识别，得到数据风险因素，计算所述数据风险因素对应的分配先验值，基于所述分配先验值，识别所述工程项目中的成本因子，所述成本因子包括：直接因子、间接因子以及变化因子；所述成本因子是指在分级成本数据中具体影响项目成本的因素；基于所述成本因子，构建所述工程项目对应的成本动态控制策略并基于所述成本动态控制策略，确定所述工程项目中的可控成本，所述可控成本包括：实际可控成本和预算可控成本，基于所述可控成本，计算所述工程项目对应的成本偏差值；基于所述成本偏差值，构建所述工程项目对应的工程整体目标，所述工程整体目标包括：安全目标、工期目标以及质量目标，识别所述工程整体目标对应的目标分项数据，基于所述目标分项数据，生成所述工程项目对应的工程项目台账；所述基于所述网络数据节点，构建所述纠正数据对应的数据关联图，包括：查询所述网络数据节点之间的节点关系；对所述节点关系进行量化分析得到关系量化强度；基于所述关系量化强度，构建所述网络数据节点对应的网络拓扑结构；将所述纠正数据映射至所述网络拓扑结构，得到所述纠正数据对应的数据关联图；所述将所述纠正数据和所述关联数据进行汇总得到目标数据包括：去除所述纠正数据和所述关联数据中的冗余数据；将去除所述冗余数据后的纠正数据和关联数据进行数据关联得到关联数据集；提取所述关联数据集中的目标特征；基于所述目标特征，对所述纠正数据和所述关联数据进行数据汇总得到目标数据；所述利用预设的风险预警模型对所述目标数据进行风险识别，得到数据风险因素包括：将所述目标数据输入至预设的风险预警模型中的数据输入层后得到所述目标数据对应的目标转换数据；利用预设的风险预警模型中的特征提取层提取所述目标转换数据对应的目标特征向量；利用预设的风险预警模型中的风险评估层对所述目标特征向量进行风险等级评估，以确定所述目标特征向量对应的风险等级；基于所述风险等级，利用预设的风险预警模型中的风险识别层对所述目标数据进行风险识别得到数据风险因素；所述计算所述数据风险因素对应的分配先验值，包括：利用下述公式计算所述数据风险因素对应的分配先验值： ，其中，表示所述数据风险因素对应的分配先验值，是指先验概率，是指风险发生概率，是指一个风险发生概率的调整系数，表示风险影响力，是指一个风险影响力的调整系数，是指风险权重；所述基于所述分配先验值识别所述工程项目中的成本因子包括：基于所述分配先验值，对所述工程项目进行成本相关性分析得到项目成本分析数据；挖掘所述项目成本分析数据中的成本驱动因素；对所述成本驱动因素进行成本分级得到分级成本数据；提取所述分级成本数据中的成本因子；所述基于所述可控成本，计算所述工程项目对应的成本偏差值，包括：利用下述公式计算所述工程项目对应的成本偏差值： ，其中，表示所述工程项目对应的成本偏差值，表示实际可控成本，表示预算可控成本，表示总成本，表示所述工程项目对应的计划成本，表示成本利率，表示成本周期时间；所述基于所述成本偏差值，构建所述工程项目对应的工程整体目标包括：基于所述成本偏差值，确定所述工程项目对应的项目成本额；查询所述项目成本额对应的成本优先级；基于所述成本优先级，制定所述工程项目对应的短期目标；并根据所述短期目标对所述工程项目进行整体规划得到所述工程项目对应的工程整体目标；所述将所述纠正数据映射至所述网络拓扑结构得到所述纠正数据对应的数据关联图包括：识别所述纠正数据对应的纠正数据项及其数据属性；为所述纠正数据项创建一个数据节点；根据数据属性，定义所述数据节点之间的节点关系，并通过量化分析所述节点关系得到节点关系强度；基于所述节点关系强度，将所有纠正数据映射至所述网络拓扑结构对应的关系连接；根据所述关系连接生成述纠正数据对应的数据关联图。

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