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龍圖騰網(wǎng)獲悉陜西有色科技有限公司申請(qǐng)的專利工程項(xiàng)目進(jìn)度智能監(jiān)控方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120106532B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510607653.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0631；該發(fā)明授權(quán)工程項(xiàng)目進(jìn)度智能監(jiān)控方法及系統(tǒng)是由席飛飛;盛鈺;王禹樂;程磊;李享設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-13向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本工程項(xiàng)目進(jìn)度智能監(jiān)控方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及工程項(xiàng)目管理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種工程項(xiàng)目進(jìn)度智能監(jiān)控方法及系統(tǒng)。方法包括：通過多源數(shù)據(jù)采集終端實(shí)時(shí)獲取包含任務(wù)完成狀態(tài)、資源消耗量等的進(jìn)度參數(shù)；將參數(shù)輸入預(yù)設(shè)異常檢測模型識(shí)別并標(biāo)記異常數(shù)據(jù)段，該模型依歷史數(shù)據(jù)特征動(dòng)態(tài)調(diào)整閾值；再將標(biāo)記后參數(shù)輸入?yún)f(xié)同預(yù)測模型生成進(jìn)度趨勢預(yù)測結(jié)果，模型根據(jù)任務(wù)依賴關(guān)系和資源分配權(quán)重多維度擬合；最后用優(yōu)先級(jí)調(diào)度算法對(duì)預(yù)測結(jié)果和當(dāng)前進(jìn)度參數(shù)分類整合，形成動(dòng)態(tài)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)集存儲(chǔ)。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了工程項(xiàng)目進(jìn)度的智能監(jiān)控，提高監(jiān)控準(zhǔn)確性和及時(shí)性，能有效預(yù)防項(xiàng)目延誤和成本超支，提升項(xiàng)目管理效率。

本發(fā)明授權(quán)工程項(xiàng)目進(jìn)度智能監(jiān)控方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種工程項(xiàng)目進(jìn)度智能監(jiān)控方法，其特征在于，包括： 通過多源數(shù)據(jù)采集終端實(shí)時(shí)獲取工程項(xiàng)目的進(jìn)度參數(shù)，其中，所述進(jìn)度參數(shù)包括任務(wù)完成狀態(tài)、資源消耗量、工期偏差率及質(zhì)量檢測結(jié)果； 將所述進(jìn)度參數(shù)輸入預(yù)設(shè)的異常檢測模型，以識(shí)別并標(biāo)記異常數(shù)據(jù)段，其中，所述異常檢測模型基于歷史工程數(shù)據(jù)中不同異常類型的特征動(dòng)態(tài)調(diào)整檢測閾值； 將標(biāo)記后的進(jìn)度參數(shù)輸入預(yù)設(shè)的協(xié)同預(yù)測模型，以生成進(jìn)度趨勢預(yù)測結(jié)果，其中，所述協(xié)同預(yù)測模型根據(jù)任務(wù)依賴關(guān)系及資源分配權(quán)重進(jìn)行多維度擬合； 利用預(yù)設(shè)的優(yōu)先級(jí)調(diào)度算法對(duì)所述進(jìn)度趨勢預(yù)測結(jié)果及當(dāng)前進(jìn)度參數(shù)進(jìn)行分類整合，形成動(dòng)態(tài)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)集并存儲(chǔ)； 構(gòu)建所述異常檢測模型的步驟包括：獲取歷史工程數(shù)據(jù)集，其中，所述歷史工程數(shù)據(jù)集中的每條數(shù)據(jù)標(biāo)注有異常類型及影響等級(jí)；基于所述異常類型及影響等級(jí)劃分訓(xùn)練子集，每個(gè)訓(xùn)練子集對(duì)應(yīng)一種異常場景；利用所述訓(xùn)練子集并行訓(xùn)練初始檢測模型，直至所述初始檢測模型對(duì)各異常場景的識(shí)別準(zhǔn)確率均大于或等于預(yù)設(shè)的第一閾值時(shí)停止訓(xùn)練，得到中間檢測模型；將所述歷史工程數(shù)據(jù)集輸入所述中間檢測模型，驗(yàn)證所述中間檢測模型輸出的異常識(shí)別結(jié)果是否符合預(yù)設(shè)誤差范圍；若符合，則將所述中間檢測模型確定為所述異常檢測模型。

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