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摘要：本发明涉及一种电力智慧工程项目的全流程管理系统，包括项目立项模块、数据库、进度管理模块、成本管理模块、合同管理模块、采购管理模块和报表与数据展示模块；通过高度集成的模块化设计，实现了对项目的全面掌控与管理，从项目立项到最终完成的全过程中，保证了数据的实时更新、透明和准确，并通过智能算法和数据分析模型，该系统不仅能提升项目管理的效率，还能有效地预测和规避风险。

主权项：1.一种电力智慧工程项目的全流程管理系统，其特征在于，包括项目立项模块、数据库、进度管理模块、成本管理模块、合同管理模块、采购管理模块和报表与数据展示模块；项目立项模块，用于项目立项审批、项目基础信息录入和初始化WBS，并将生成的项目和任务信息存储到数据库；进度管理模块，基于数据库中的项目和任务信息，生成项目的详细任务列表，并根据项目成员的历史绩效和当前工作负荷，智能推荐任务分配方案；基于进度预测模型，进行项目进度和完成时间的预测，生成预测曲线；成本管理模块，根据任务和项目阶段制定详细的预算，跟踪项目实时成本，与预算进行对比，生成成本曲线，并分析项目执行过程中的实时数据，基于时间序列分析模型，预测未来阶段的成本情况，提前预警超支风险；合同管理模块，基于区块链存储合同，并跟踪合同执行进展，结合进度管理模块自动更新合同状态；采购管理模块，自动生成采购订单，跟踪采购进展，并与进度管理模块和成本管理模块集成；报表与数据展示模块，汇总各模块的数据，构建动态报表和仪表板，为项目整体的进展和成本控制提供支持；初始化WBS，具体如下：确认WBS的最高层级，包括主交付成果，并逐级分解任务；将每个主交付成果进一步分解成工作包，直到达到无法再分解的细粒度任务；并设计一个结构化的数据结构来存储WBS，包括项目的各个层级任务及其属性；使用自增ID生成每个WBS节点的唯一标识，各父任务的持续时间从子任务的持续时间累加得出： ；其中，m为子任务数量,n为父任务，为第个子任务；开始日期和结束日期根据项目的整体日历和每个任务的依赖关系计算： ； ；其中，为父任务的开始时间，为第个子任务的开始时间；为父任务的结束时间，为第个子任务的结束时间；每个任务的层级从0开始，根任务为0层，其子任务为1层，依次类推；所述数据结构应包括以下字段：WBS_ID：唯一标识每个WBS节点；Project_ID：关联到项目的唯一标识；Task_Name：任务名称；Parent_ID：父任务的ID；Level：WBS层级；Duration：任务所需时间；Start_Date：任务开始日期；End_Date：任务结束日期；Resources：资源需求；进度预测模型基于CatBoost构建，具体如下：从数据库中获取历史数据，包括完成的项目和任务的相关数据，并进行特征提取，获取任务特征和时间特征；生成特征交互项以捕捉特征之间的关系：Xinteraction=X1×X2；其中，X1和X2是原始特征，Xinteraction表示两者的交互特征；利用CatBoost的内置方法对类别特征进行编码，Xencoded=CatBoostEncoderXcategorical；其中，CatBoostEncoder表示CatBoost的内置编码函数；Xcategorical表示类别特征；Xencoded表示编码后的类别特征；并使用CatBoost模型，用于预测任务持续时间：Predicted_Duration=FX其中，输入特征矩阵X包括数值特征Xnumeric、交互特征Xinteraction和编码后的类别特征Xencoded，F表示CatBoost模型；所述CatBoost模型，具体如下：初始化模型，通过预测目标变量的均值: ；其中，L是损失函数，是第个样本真实值，F0X为初始预测值；N为样本数量；c为在初始状态下，通过最小化损失函数确定的常数值；迭代构建梯度树，在第次迭代时：计算残差： ；其中，为当前预测模型预测值；训练一个新树来拟合残差： ；其中，表示树h对样本的预测值；更新模型预测值： ；其中，为学习率。

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