CN116797157A - 基于人工智能的河道治理工程造价管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于人工智能的河道治理工程造价管理系统，涉及河道治理技术领域，包括有数据管理平台、信息采集单元、河道治理规划单元、造价管理单元、模型构建单元与综合评价单元；信息采集单元用于采集河道环境治理数据信息；河道治理规划单元用于将信息采集单元所采集的河道环境治理数据信息进行分析并规划制定治理河道方案，所述河道治理规划单元包括有制定治理方案单元、数据对比单元与严重程度分析单元；造价管理单元用于将河道治理规划单元规划制定的治理河道方案进行预测造价并进行造价数据管理。本发明可预测往后每年的河道治理，进行一个模块化的河道管理，更方便对河道治理工作的安排，同时针对河道造价更具有准确性。
Description
技术领域
本发明涉及河道治理技术领域，具体涉及基于人工智能的河道治理工程造价管理系统。
背景技术
河道生态治理应在保证河道防洪、排涝、引水等基本功能的前提下，充分考虑河流的生态功能、水质净化、生态景观等功能的需要，河道的治理对一个城市需求是很有必要的，其中河道淤积己日益影响到防洪、排涝、灌溉、供水、通航等各项功能的正常发挥，为恢复河道正常功能，促进经济社会的快速持续发展，进行河道清淤疏浚工程。使河道通过治理变深、变宽，河水变清，群众的生产条件和居住环境得到明显改善，达到“水清，河畅，岸绿，景美”的目标，在河道治理的过程中需要进行人力施工，治理工程中期造价便代表对河道治理的力度之一的因素。
现有技术存在以下不足：在根据河道现状进行治理过程中，需要对治理工程进行造价预算，但是针对一个河道的治理，不同时期不同的治理河道严重程度所带来的工程造价是不同的，难以根据河道的各种因素弹性变化进行一个造价预算，没有一定的过往历史参考作用，进而无法更好的对工程造价进行管理。
发明内容
本发明的目的是提供基于人工智能的河道治理工程造价管理系统，以解决背景技术中不足。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于人工智能的河道治理工程造价管理系统，包括有数据管理平台、信息采集单元、河道治理规划单元、造价管理单元、模型构建单元与综合评价单元；
信息采集单元用于采集河道环境治理数据信息；
河道治理规划单元用于将信息采集单元所采集的河道环境治理数据信息进行分析并规划制定治理河道方案，河道治理规划单元包括有制定治理方案单元、数据对比单元与严重程度分析单元；
造价管理单元用于将河道治理规划单元规划制定的治理河道方案进行预测造价并进行造价数据管理，治理河道方案与预测造价对应生成河道治理工程项目；
模型构建单元用于根据对河道的治理情况以及不同时间段的治理情况进行统计构建模型；
数据管理平台用于储存记录河道治理工程项目，并实时更新河道治理工程项目中的数据，可用于河道治理规划单元、造价管理单元、模型构建单元与综合评价单元对数据管理平台中数据的获取；
综合评价单元用于对河道治理工程项目以及对应治理的河道环境进行治理评价，生成河道环境治理评价指数。
在一个优选的实施方式中，采集河道环境治理数据信息的方法为：
S1、对需要采集河道治理的对象进行采集装置的设置；
S2、通过信息采集装置或者人工采集将信息通过信息采集单元端口接入并储存与数据管理平台中。
在一个优选的实施方式中，规划制定治理河道方案的方法：
S1、根据当地环境制定河道相适应数据信息，即为需要将河道治理成理想数据河道；
S2、由数据管理平台中获取河道现状数据信息；
S3、通过数据对比单元将获取河道现状数据信息与根据当地环境制定河道相适应数据信息进行对应数据对比，得出不符合与制定河道相适应数据信息的河道现状数据；
S4、通过制定治理方案单元根据不符合与制定河道相适应数据信息的河道现状数据进行分析，进而制定针对不符合与制定河道相适应数据信息项目的解决方案；
S5、通过严重程度分析单元对河道现状数据信息进行严重程度分析，生成河道治理项目严重程度分析指数，河道治理项目严重程度分析指数包括有水质严重程度分析指数与防洪排涝严重程度分析指数；其中水质严重程度分析指数的计算公式为：
其中，ω′水为水质严重程度分析指数，PPh为水质PH数值与健康水质PH数值的差值，C温为水质温度数值与健康水质温度数值的差值，DO为水质溶氧数值与健康水质溶氧数值的差值，K为水质电导率数值与健康水质电导率数值的差值，ZD为水质浊度值与健康水质浊度值的差值，ε为水质分析权重因子，其中需要说明的是PPh、C温、DO、K与ZD的值越小，ω′水越小，即代表水质程度越好；
防洪排涝严重程度分析指数的计算公式为：
其中，φτ防洪排涝严重程度分析指数，P降为当地历史最大降水量，L为河道宽度，S水河道水断面，e为防洪排涝分析权重因子。
在一个优选的实施方式中，河道治理工程项目的生成方法为：
S1、根据制定的针对不符合与制定河道相适应数据信息项目的解决方案进行报价分析，确认申请治理造价；
S2、记录实际治理该项目不符合与制定河道相适应数据信息的实际造价，生成实际造价；
S3、通过申请的治理造价和实际造价生成治理造价指标，计算公式为：
其中，θ！为治理造价指标，CCIb为确认申请的治理造价，CCIs为实际造价，γ为造价指导系数。
在一个优选的实施方式中，模型构建的方法为：
S1、对初次检测到不符合与制定河道相适应数据信息时，将检测时间以及河道治理项目严重程度分析指数均进行记录统计；
S2、在针对不符合与制定河道相适应数据信息项目的治理，一次治理后实时再次检测该治理项目的现状数据，进行河道检测数据统计，以及检测时间的统计，并同时记录河道治理项目严重程度分析指数，以及针对不符合与制定河道相适应数据信息项目的治理造价指标同时进行统计；
S3、将多个不符合与制定河道相适应数据信息项目独立分开构建模型，同一个不符合与制定河道相适应数据信息项目中的河道治理项目严重程度分析指数以及治理造价指标按照时间在一个模型中分别进行数据构建。
在一个优选的实施方式中，河道环境治理评价指数的生成方式为：
S1、获取河道治理项目严重程度分析指数，得到每次检测河道环境的治理严重程度；
S2、获取治理造价指标，得到每次投入河道治理的造价指标；
S3、统计一年中不符合与制定河道相适应数据信息项目的河道治理项目严重程度分析指数和投入的造价指标次数标记为R，得河道环境治理评价指数，河道环境治理评价指数包括有水质评价指数与防洪排涝评价指数，其中的水质评价指数公式为：
其中，水质评价指数，α为水质评价因子；
其中的防洪排涝评价指数公式为：
其中，防洪排涝评价指数，β为防洪排涝评价因子。
在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：
1、本发明通过将信息采集单元所采集的河道环境治理数据信息进行分析并规划制定治理河道方案，将河道治理规划单元规划制定的治理河道方案进行预测造价并进行造价数据管理，治理河道方案与预测造价对应生成河道治理工程项目，并进行模型构建，能够将河道治理的过程和造价以及对河道治理的恢复情况均进行动态观察，能够供相关人员了解河道的治理相关情况，有助于对河道的后续治理，同时也能够对其他的河道治理也具有一定的参考作用；
2、本发明供相关人员根据时间变量去分析河道的环境情况，同时可预测往后每年的河道治理，进行一个模块化的河道管理，更方便对河道治理工作的安排，结合河道治理严重情况和治理项目针对河道造价更具有准确预测性和管理性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的系统框体图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1，请参阅图1所示，本实施例基于人工智能的河道治理工程造价管理系统，包括有数据管理平台、信息采集单元、河道治理规划单元、造价管理单元、模型构建单元与综合评价单元；
信息采集单元用于采集河道环境治理数据信息；
采集河道环境治理数据信息的方法为：
1.对需要采集河道治理的对象进行采集装置的设置；
2.通过信息采集装置或者人工采集将信息通过信息采集单元端口接入并储存与数据管理平台中；
其中，例如水质信息便是通过河道水质在线检测仪实现自动取水+水质分析+水质信息自动上传、再例如防洪排涝需要监测河道内阻水的淤泥、砂石、垃圾等数据，得出水断面信息，其中河道的生态景观需要相关人员根据环境进行合理性设计；
河道治理规划单元用于将信息采集单元所采集的河道环境治理数据信息进行分析并规划制定治理河道方案，河道治理规划单元包括有制定治理方案单元、数据对比单元与严重程度分析单元，能够将河道治理的过程和造价以及对河道治理的恢复情况均进行动态观察，能够供相关人员了解河道的治理相关情况，后有助于对河道的后续治理，同时也能够对其他的河道治理也具有一定的参考作用；
规划制定治理河道方案的方法：
1.根据当地环境制定河道相适应数据信息，即为需要将河道治理成理想数据河道；
2.由数据管理平台中获取河道现状数据信息；
3.通过数据对比单元将获取河道现状数据信息与根据当地环境制定河道相适应数据信息进行对应数据对比，得出不符合与制定河道相适应数据信息的河道现状数据；
4.通过制定治理方案单元根据不符合与制定河道相适应数据信息的河道现状数据进行分析，进而制定针对不符合与制定河道相适应数据信息项目的解决方案；
5.通过严重程度分析单元对河道现状数据信息进行严重程度分析，生成河道治理项目严重程度分析指数，河道治理项目严重程度分析指数包括有水质严重程度分析指数与防洪排涝严重程度分析指数；其中水质严重程度分析指数的计算公式为：
其中，ω ′ 水为水质严重程度分析指数，PPh为水质PH数值与健康水质PH数值的差值，C温为水质温度数值与健康水质温度数值的差值，DO为水质溶氧数值与健康水质溶氧数值的差值，K为水质电导率数值与健康水质电导率数值的差值，ZD为水质浊度值与健康水质浊度值的差值，ε为水质分析权重因子，其中需要说明的是PPh、C温、DO、K与ZD的值越小，
ω ′ 水越小，即代表水质程度越好；
防洪排涝严重程度分析指数的计算公式为：
其中，φτ防洪排涝严重程度分析指数，P降为当地历史最大降水量，L为河道宽度，S水河道水断面，e为防洪排涝分析权重因子，需要说明的是S水越大，P降越小，φτ便越大，即代表防洪排涝效果越好；
造价管理单元用于将河道治理规划单元规划制定的治理河道方案进行预测造价并进行造价数据管理，治理河道方案与预测造价对应生成河道治理工程项目；
河道治理工程项目的生成方法为：
1.根据制定的针对不符合与制定河道相适应数据信息项目的解决方案进行报价分析，确认申请治理造价；
2.记录实际治理该项目不符合与制定河道相适应数据信息的实际造价，生成实际造价；
3.通过申请的治理造价和实际造价生成治理造价指标，计算公式为：
其中，θ！为治理造价指标，CCIb为确认申请的治理造价，CCIs为实际造价，γ为造价指导系数，需要说明书的是CCIb与CCIs差值越小，θ！越大，即代表造价分析能力越好；
实施例2，请参阅图1所示，模型构建单元用于根据对河道的治理情况以及不同时间段的治理情况进行统计构建模型；
模型构建的方法为：
1.对初次检测到不符合与制定河道相适应数据信息时，将检测时间以及河道治理项目严重程度分析指数均进行记录统计；
2.在针对不符合与制定河道相适应数据信息项目的治理，一次治理后实时再次检测该治理项目的现状数据，进行河道检测数据统计，以及检测时间的统计，并同时记录河道治理项目严重程度分析指数，以及针对不符合与制定河道相适应数据信息项目的治理造价指标同时进行统计；
3.将多个不符合与制定河道相适应数据信息项目独立分开构建模型，同一个不符合与制定河道相适应数据信息项目中的河道治理项目严重程度分析指数以及治理造价指标按照时间在一个模型中分别进行数据构建；
供相关人员根据时间变量去分析河道的环境情况，同时可预测往后每年的河道治理，进行一个模块化的河道管理，更方便对河道治理工作的安排，同时针对河道造价更具有准确性；
数据管理平台用于储存记录河道治理工程项目，并实时更新河道治理工程项目中的数据，可用于河道治理规划单元、造价管理单元、模型构建单元与综合评价单元对数据管理平台中数据的获取；
综合评价单元用于对河道治理工程项目以及对应治理的河道环境进行治理评价，生成河道环境治理评价指数；
河道环境治理评价指数的生成方式为：
1.获取河道治理项目严重程度分析指数，得到每次检测河道环境的治理严重程度；
2.获取治理造价指标，得到每次投入河道治理的造价指标；
3.统计一年中不符合与制定河道相适应数据信息项目的河道治理项目严重程度分析指数和投入的造价指标次数标记为R，得河道环境治理评价指数，河道环境治理评价指数包括有水质评价指数与防洪排涝评价指数，其中的水质评价指数公式为：
其中，水质评价指数，α为水质评价因子，/>越小，即代表水质评价越好；
其中的防洪排涝评价指数公式为：
其中，防洪排涝评价指数，β为防洪排涝评价因子，/>越大，即代表防洪排涝评价越好。
实施例3，请参阅图1所示，
通过信息采集单元采集河道环境治理数据信息；
通过河道治理规划单元对采集河道环境治理数据信息进行分析判断，并针对不符合与制定河道相适应数据信息制定治理方法；
针对制定的治理方法通过造价管理单元进行造价处理；
对河道治理项目严重程度分析指数以及治理造价指标按照时间在一个模型中分别进行数据构建；
通过综合评价单元对河道的治理管理情况进行评价。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (6)
1.基于人工智能的河道治理工程造价管理系统，其特征在于：包括有数据管理平台、信息采集单元、河道治理规划单元、造价管理单元、模型构建单元与综合评价单元；
所述信息采集单元用于采集河道环境治理数据信息；
所述河道治理规划单元用于将信息采集单元所采集的河道环境治理数据信息进行分析并规划制定治理河道方案，所述河道治理规划单元包括有制定治理方案单元、数据对比单元与严重程度分析单元；
所述造价管理单元用于将河道治理规划单元规划制定的治理河道方案进行预测造价并进行造价数据管理，治理河道方案与预测造价对应生成河道治理工程项目；
所述模型构建单元用于根据对河道的治理情况以及不同时间段的治理情况进行统计构建模型；
所述数据管理平台用于储存记录河道治理工程项目，并实时更新河道治理工程项目中的数据，可用于河道治理规划单元、造价管理单元、模型构建单元与综合评价单元对数据管理平台中数据的获取；
所述综合评价单元用于对河道治理工程项目以及对应治理的河道环境进行治理评价，生成河道环境治理评价指数。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的河道治理工程造价管理系统，其特征在于：采集河道环境治理数据信息的方法为：
S1、对需要河道治理的对象进行采集装置的设置；
S2、通过信息采集装置或者人工采集将信息通过信息采集单元端口接入并储存于数据管理平台中。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的河道治理工程造价管理系统，其特征在于：规划制定治理河道方案的方法：
S1、根据当地环境制定河道相适应数据信息，即为需要将河道治理成理想数据河道；
S2、由数据管理平台中获取河道现状数据信息；
S3、通过数据对比单元将获取河道现状数据信息与根据当地环境制定河道相适应数据信息进行对应数据对比，得出不符合与制定河道相适应数据信息的河道现状数据；
S4、通过制定治理方案单元根据不符合与制定河道相适应数据信息的河道现状数据进行分析，进而制定针对不符合与制定河道相适应数据信息项目的解决方案；
S5、通过严重程度分析单元对河道现状数据信息进行严重程度分析，生成河道治理项目严重程度分析指数，河道治理项目严重程度分析指数包括有水质严重程度分析指数与防洪排涝严重程度分析指数；其中水质严重程度分析指数的计算公式为：
其中，ω ′ 水为水质严重程度分析指数，PPh为水质PH数值与健康水质PH数值的差值，C温为水质温度数值与健康水质温度数值的差值，DO为水质溶氧数值与健康水质溶氧数值的差值，K为水质电导率数值与健康水质电导率数值的差值，ZD为水质浊度值与健康水质浊度值的差值，ε为水质分析权重因子；
防洪排涝严重程度分析指数的计算公式为：
其中，φτ防洪排涝严重程度分析指数，P降为当地历史最大降水量，L为河道宽度，S水河道水断面，e为防洪排涝分析权重因子。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的河道治理工程造价管理系统，其特征在于：河道治理工程项目的生成方法为：
S1、根据制定的针对不符合与制定河道相适应数据信息项目的解决方案进行报价分析，确认申请治理造价；
S2、记录实际治理该项目不符合与制定河道相适应数据信息的实际造价，生成实际造价；
S3、通过申请的治理造价和实际造价生成治理造价指标，计算公式为：
其中，θ！为治理造价指标，CCIb为确认申请的治理造价，CCIs为实际造价，γ为造价指导系数。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的河道治理工程造价管理系统，其特征在于：模型构建的方法为：
S1、对初次检测到不符合与制定河道相适应数据信息时，将检测时间以及河道治理项目严重程度分析指数均进行记录统计；
S2、在针对不符合与制定河道相适应数据信息项目的治理，一次治理后实时再次检测该治理项目的现状数据，进行河道检测数据统计，以及检测时间的统计，并同时记录河道治理项目严重程度分析指数，以及针对不符合与制定河道相适应数据信息项目的治理造价指标同时进行统计；
S3、将多个不符合与制定河道相适应数据信息项目独立分开构建模型，同一个不符合与制定河道相适应数据信息项目中的河道治理项目严重程度分析指数以及治理造价指标按照时间在一个模型中分别进行数据构建。
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的河道治理工程造价管理系统，其特征在于：河道环境治理评价指数的生成方式为：
S1、获取河道治理项目严重程度分析指数，得到每次检测河道环境的治理严重程度；
S2、获取治理造价指标，得到每次投入河道治理的造价指标；
S3、统计一年中不符合与制定河道相适应数据信息项目的河道治理项目严重程度分析指数和投入的造价指标次数标记为R，得到河道环境治理评价指数，河道环境治理评价指数包括有水质评价指数与防洪排涝评价指数，其中的水质评价指数公式为：
其中，水质评价指数，α为水质评价因子；
其中的防洪排涝评价指数公式为：
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN117494290A (zh) * | 2023-12-29 | 2024-02-02 | 深圳市大鹏园林生态建设有限公司 | 一种生态园林绿化优化方法 |
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2023
- 2023-03-17 CN CN202310265375.XA patent/CN116797157B/zh active Active
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