CN117172509B - 基于装修施工进度分析的施工项目分配系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及工程进度管理技术领域，具体为基于装修施工进度分析的施工项目分配系统，基于装修施工进度分析的施工项目分配系统包括数据采集模块、数据处理模块、特征工程模块、模型建立模块、数据整合模块、模型优化模块、进度预测模块、结果可视化模块。本发明中，结合物联网和传感器技术，实现实时施工数据收集，确保时效性和准确性，数据清洗和异常值处理提高数据质量，为模型训练提供基础，特征选择和降维算法保持代表性，减少维度，提高模型效率，RNN和LSTM处理时序数据，准确捕获进度动态，边缘计算和实时运算模型处理实时数据，确保进度预测及时准确，可视化工具如Gantt图、资源瀑布图提供直观进度展示，协助决策。

Description

基于装修施工进度分析的施工项目分配系统

技术领域

本发明涉及工程进度管理技术领域，尤其涉及基于装修施工进度分析的施工项目分配系统。

背景技术

工程进度管理技术领域主要涉及规划、监测和调度各种工程项目的活动，以确保项目按时完成并达到预期的质量标准。这个领域包括了各种工具和方法，以便有效地组织和控制复杂的施工项目。其中，施工项目分配系统是工程进度管理领域中的一项关键技术，旨在优化资源利用、提高工作效率、降低成本，并确保项目按照计划有序进行。

施工项目分配系统是一种计算机化的工具或软件，旨在帮助项目管理人员有效地分配和管理施工项目中的各项任务和资源。这些资源包括人力、设备、材料等。该系统利用先进的算法和技术，以自动化的方式规划、分配和调度项目中的各个工作任务，以便实现最佳的工程进度和资源利用。主要目的是提高工程项目的执行效率、降低成本，并确保项目能够按照计划及时完成。通过合理的任务分配和进度规划，项目管理人员可以更好地掌握整个项目的动态，及时应对问题，最大限度地优化资源利用，提高施工效率，减少项目延误风险。

在现有的施工项目分配系统中，现有系统未能充分整合物联网和传感器技术，导致数据采集不够实时，存在时延和不准确的风险。而在数据处理环节，缺乏对异常值的妥善处理，导致数据质量不高，进一步影响模型的准确性。现有系统在特征工程方面较为简单，未能充分挖掘和优化数据特征，导致模型面对过高的维度和冗余的信息。深度学习算法在处理施工进度数据上的优势未能得到充分发挥，使得时序数据中的动态特性可能被忽视。而在数据整合和模型运算方面，未采用边缘计算和实时运算导致系统响应速度不足，影响决策效率。至于可视化方面，若仅依赖基础的图表展示，难以为管理者提供全面、细致的进度分析。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于装修施工进度分析的施工项目分配系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于装修施工进度分析的施工项目分配系统包括数据采集模块、数据处理模块、特征工程模块、模型建立模块、数据整合模块、模型优化模块、进度预测模块、结果可视化模块；

所述数据采集模块基于物联网和传感器技术，采用数据采集算法，进行实时施工数据收集，生成原始施工数据；

所述数据处理模块基于原始施工数据，采用数据清洗和异常值处理方法，生成处理后的施工数据；

所述特征工程模块基于处理后的施工数据，采用特征选择和降维算法，提取关键影响施工进度特征，生成特征集合；

所述模型建立模块基于特征集合，采用具体为RNN或LSTM的深度学习算法，进行模型训练，生成施工预测模型；

所述数据整合模块基于边缘计算技术，采用数据整合处理方法，对施工现场的实时数据进行统一处理，生成整合后的施工数据；

所述模型优化模块基于整合后的施工数据，采用学习率调整策略和集成学习方法，对施工预测模型进行优化，生成优化后的施工预测模型；

所述进度预测模块基于优化后的施工预测模型，采用实时运算模型和动态调整方式，对施工项目进度进行预测，生成预测结果；

所述结果可视化模块基于预测结果，采用包括Gantt图、资源瀑布图的可视化工具，对预测结果进行展示，生成可视化预测结果。

作为本发明的进一步方案：所述数据采集模块包括人力数据子模块、材料数据子模块、天气数据子模块；

所述数据处理模块包括数据清洗子模块、异常值处理子模块、缺失数据处理子模块；

所述特征工程模块包括特征提取子模块、特征选择子模块、特征降维子模块；

所述模型建立模块包括模型选择子模块、模型训练子模块、模型验证子模块；

所述数据整合模块包括现场数据抓取子模块、数据统一处理子模块、实时数据整合子模块；

所述模型优化模块包括超参数优化子模块、模型集成子模块、资源配置子模块；

所述进度预测模块包括施工进度预测子模块、模型动态更新子模块、预测结果校正子模块；

所述结果可视化模块包括施工进度可视化子模块、资源分配可视化子模块、风险预测可视化子模块。

作为本发明的进一步方案：所述人力数据子模块基于物联网和传感器技术，采用实时数据采集算法，对施工人员进行监控，结合聚类分析方法，生成原始人力数据；

所述材料数据子模块基于物联网和传感器技术，采用实时数据采集算法，对施工材料的使用进行监控，并结合库存管理策略，生成原始材料数据；

所述天气数据子模块基于网络爬虫技术或API接口，采用数据抓取算法，实时获取当前施工地点的天气信息，并利用气象分析方法，预测未来的天气变化，生成原始天气数据；

所述原始人力数据具体为施工人员的实时位置、活动状态和工作效率；

所述原始材料数据具体为材料的使用量、剩余量和损耗情况；

所述原始天气数据包括温度、湿度、风速和降雨量。

作为本发明的进一步方案：所述数据清洗子模块基于原始施工数据，采用包括数据去重策略和滤波器方法的数据预处理技术，移除重复值和噪声数据，生成清洗后的施工数据；

所述异常值处理子模块基于清洗后的施工数据，采用标准化方法和Z-分数策略，对异常值进行处理和校正，生成标准化施工数据；

所述缺失数据处理子模块基于标准化施工数据，采用插值或利用模型预测缺失值的方法，进行缺失数据处理，生成完整的施工数据；

所述标准化方法具体指将数据转换为均值为0，标准差为1的数据集。

作为本发明的进一步方案：所述特征提取子模块基于处理后的施工数据，采用分布分析或关联分析法，揭示数据中的内在模式和关系，进行特征提取，生成关键特征数据；

所述特征选择子模块基于关键特征数据，采用主成分分析或互信息法，筛选对施工影响最大的特征，进行特征选择，生成优选特征集合；

所述特征降维子模块基于优选特征集合，采用线性判别分析或主成分分析算法，减小数据的维度，减轻计算负担，进行特征降维，生成简化特征集合；

所述关键特征数据包括施工人力配比、材料消耗速度、天气条件因素。

作为本发明的进一步方案：所述模型选择子模块基于特征集合，参考模型的复杂度、可解释性以及对于施工数据的拟合效果，通过比较机器学习或深度学习模型的性能和适用性，在支持向量机、随机森林、深度神经网络模型中进行筛选，获取选定模型；

所述模型训练子模块基于选定模型，采用反向传播和梯度下降算法，进行权重与偏置的调整和优化，实现模型的训练，并生成初步施工预测模型；

所述模型验证子模块基于初步施工预测模型，采用交叉验证或A/B测试，在独立的验证数据集上评估模型的性能，并根据验证结果进行模型调整或重训，最终建立施工预测模型；

所述反向传播具体指对每一个输入样本，计算其损失函数的梯度，并向反方向更新权重，逐渐降低误差；

所述交叉验证具体为将数据集分为k个子集，每次使用k-1个子集进行训练，另外1个子集进行验证，共进行k次验证。

作为本发明的进一步方案：所述现场数据抓取子模块基于物联网设备，采用实时数据采集算法，实时捕获施工现场的环境参数、设备状态和工人行为，生成实时现场数据；

所述数据统一处理子模块基于实时现场数据，采用数据清洗和转换算法，进行数据的预处理和格式统一，生成标准化施工数据；

所述实时数据整合子模块基于标准化施工数据，采用数据融合算法，将来自传感器、设备和系统的数据进行整合，生成整合后的施工数据；

所述实时数据采集算法具体为使用传感器和探测器在预定的时间间隔内持续获取施工现场的原始数据；

所述数据清洗包括去重、空值处理、噪声削减步骤；

所述数据融合算法具体指使用加权平均、最大值选择或多源数据的融合技术，确保数据的准确性和一致性。

作为本发明的进一步方案：所述超参数优化子模块基于整合后的施工数据，采用贝叶斯优化算法，对超参数组合进行评估，生成优化后的模型参数；

所述模型集成子模块基于优化后的模型参数，采用具体为Bagging或Boosting的集成学习方法，整合模型的预测结果，强化整体的泛化能力，生成集成后的施工预测模型；

所述资源配置子模块基于集成后的施工预测模型，采用线性规划算法，分析施工所需资源与实际可用资源之间的关系，动态地为施工环节分配资源，生成资源优化配置；

所述贝叶斯优化算法具体指通过构建模型的后验分布，寻找能够最大化目标函数的参数值；

所述集成学习方法包括随机森林、AdaBoost技术，用于减少模型的偏差和方差。

作为本发明的进一步方案：所述施工进度预测子模块基于资源优化配置和集成后的施工预测模型，采用动态规划算法，进行施工进度预测，并考虑历史数据特征，生成初步进度预测结果；

所述模型动态更新子模块基于初步进度预测结果，采用在线学习策略，实时更新模型参数和结构，并结合深度神经网络进行参数微调，生成动态更新后的模型；

所述预测结果校正子模块基于动态更新后的模型，采用数据校验和修正算法，优化预测精度，并利用模型集成技术减少预测误差，生成校正后的施工进度预测结果；

所述在线学习策略具体为逐步吸收新的施工数据，实时调整模型结构；

所述数据校验和修正算法具体为对模型预测结果与实际进度进行对比，根据误差进行模型参数修正。

作为本发明的进一步方案：所述施工进度可视化子模块基于校正后的施工进度预测结果，采用Gantt图可视化技术，展示施工进度，并通过动态时间轴显示任务进度，生成施工进度可视化报告；

所述资源分配可视化子模块基于资源优化配置，采用瀑布图可视化技术，呈现资源分配情况，并对资源稀缺性进行强调，生成资源分配可视化报告；

所述风险预测可视化子模块基于校正后的施工进度预测结果，采用风险热点图技术，显示预测风险，并将高风险区域进行颜色深浅区分，生成风险预测可视化报告；

所述Gantt图具体为时间为横轴、任务为纵轴的进度图；

所述瀑布图具体为从大到小逐级展示的资源使用情况图；

所述风险热点图具体指根据风险大小在图上用颜色强度来表示风险程度。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

本发明中，通过结合物联网和传感器技术，能实现实时施工数据的高效收集，确保数据的时效性和准确性。采用数据清洗和异常值处理方法，提升了数据质量，为后续模型训练和分析提供了高质量的基础数据。引入特征选择和降维算法，在确保特征的代表性的同时，有效减少了数据维度，优化了模型效率。RNN和LSTM的深度学习算法使得系统在处理时序数据方面具有明显的优势，能准确捕获施工进度的动态特性。结合边缘计算技术和实时运算模型，在处理大量实时数据时更为迅速、稳定，保证进度预测的及时性和准确性。通过包括Gantt图、资源瀑布图在内的可视化工具，为项目管理者提供了直观、明确的进度展示，有助于决策的迅速做出。

附图说明

图1为本发明的系统流程图；

图2为本发明的系统框架示意图；

图3为本发明的数据采集模块流程图；

图4为本发明的数据处理模块流程图；

图5为本发明的特征工程模块流程图；

图6为本发明的模型建立模块流程图；

图7为本发明的数据整合模块流程图；

图8为本发明的模型优化模块流程图；

图9为本发明的进度预测模块流程图；

图10为本发明的结果可视化模块流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

实施例一：

请参阅图1，基于装修施工进度分析的施工项目分配系统包括数据采集模块、数据处理模块、特征工程模块、模型建立模块、数据整合模块、模型优化模块、进度预测模块、结果可视化模块；

数据采集模块基于物联网和传感器技术，采用数据采集算法，进行实时施工数据收集，生成原始施工数据；

数据处理模块基于原始施工数据，采用数据清洗和异常值处理方法，生成处理后的施工数据；

特征工程模块基于处理后的施工数据，采用特征选择和降维算法，提取关键影响施工进度特征，生成特征集合；

模型建立模块基于特征集合，采用具体为RNN或LSTM的深度学习算法，进行模型训练，生成施工预测模型；

数据整合模块基于边缘计算技术，采用数据整合处理方法，对施工现场的实时数据进行统一处理，生成整合后的施工数据；

模型优化模块基于整合后的施工数据，采用学习率调整策略和集成学习方法，对施工预测模型进行优化，生成优化后的施工预测模型；

进度预测模块基于优化后的施工预测模型，采用实时运算模型和动态调整方式，对施工项目进度进行预测，生成预测结果；

结果可视化模块基于预测结果，采用包括Gantt图、资源瀑布图的可视化工具，对预测结果进行展示，生成可视化预测结果。

首先，该系统对整个装修施工进度进行了精细化、科学化的管理。物联网和传感器技术的应用确保了数据采集模块能够获取高精度、实时的施工数据。这不仅提高了数据的完整性和准确性，还为项目管理者提供了第一手、准确的现场情报，使得施工管理变得更为透明和可控。

其次，系统在数据处理和特征工程上下足了功夫。通过数据清洗和异常值处理，大大减少了数据中的噪声，为后续分析和预测提供了更为稳健的基础。而特征选择与降维算法的引入进一步提炼了数据中的核心信息，确保了预测模型关注施工进度的关键影响因素，从而提高了预测的准确率和鲁棒性。

在模型建设和优化方面，该系统也展现了高度的前瞻性和专业性。采用RNN或LSTM的深度学习算法，使系统在分析复杂、时变的施工进度时具备了高度的敏感性和适应性。这使得项目进度的预测更为精准，从而为施工队伍、管理者和投资方提供了更为可靠的决策依据。而模型的持续优化，如学习率的调整策略和集成学习方法的引入，进一步增强了模型的稳定性和泛化能力，确保了其在不同施工环境和阶段中均能发挥出色的表现。

最后，结果的可视化展示为系统增添了巨大的实用价值。Gantt图和资源瀑布图等工具不仅为施工团队提供了清晰的进度展示，还能助力各方快速、直观地掌握施工进度，进而及时调整策略、资源和预期。

请参阅图2，数据采集模块包括人力数据子模块、材料数据子模块、天气数据子模块；

数据处理模块包括数据清洗子模块、异常值处理子模块、缺失数据处理子模块；

特征工程模块包括特征提取子模块、特征选择子模块、特征降维子模块；

模型建立模块包括模型选择子模块、模型训练子模块、模型验证子模块；

数据整合模块包括现场数据抓取子模块、数据统一处理子模块、实时数据整合子模块；

模型优化模块包括超参数优化子模块、模型集成子模块、资源配置子模块；

进度预测模块包括施工进度预测子模块、模型动态更新子模块、预测结果校正子模块；

结果可视化模块包括施工进度可视化子模块、资源分配可视化子模块、风险预测可视化子模块。

数据采集模块：

人力数据子模块：收集现场工作人员的相关数据，包括工作时间、任务分配等。材料数据子模块：获取有关施工材料的信息，如供应商、数量和交付时间。天气数据子模块：采集天气数据，包括温度、降水量等，以了解其对施工进度的影响。

数据处理模块：

数据清洗子模块：对采集的数据进行清洗，去除重复项和错误数据。异常值处理子模块：检测并处理异常值，以确保数据的质量和可靠性。缺失数据处理子模块：填充或插值缺失的数据，以防止数据不完整导致的问题。

特征工程模块：

特征提取子模块：从清洗过的数据中提取相关特征，如人力资源利用率、材料供应延迟等。特征选择子模块：选择最具信息量的特征，以降低维度和提高模型效率。特征降维子模块：如果需要，对特征进行降维处理，以减少冗余信息。

模型建立模块：

模型选择子模块：选择适当的预测模型，如线性回归、决策树、神经网络等。模型训练子模块：使用历史数据对选定模型进行训练，以建立预测模型。模型验证子模块：评估模型的性能，通过交叉验证或其他方法进行验证。

数据整合模块：

现场数据抓取子模块：实时获取现场数据，包括人力、材料和天气数据。数据统一处理子模块：将实时数据与历史数据整合，以获得完整的数据集。实时数据整合子模块：动态更新数据整合，确保模型使用最新数据进行预测。

模型优化模块：

超参数优化子模块：对模型的超参数进行调优，以提高模型性能。模型集成子模块：将多个模型集成以提高预测准确性。资源配置子模块：根据优化模型的需求，动态分配资源，确保模型能够高效运行。

进度预测模块：

施工进度预测子模块：基于优化后的模型，使用动态规划算法进行施工进度预测，生成初步进度预测结果。模型动态更新子模块：基于初步进度预测结果，采用在线学习策略，实时更新模型参数和结构，生成动态更新后的模型。预测结果校正子模块：基于动态更新后的模型，采用数据校验和修正算法，优化预测精度，生成校正后的施工进度预测结果。

结果可视化模块：

施工进度可视化子模块：基于校正后的施工进度预测结果，采用Gantt图可视化技术，展示施工进度，生成施工进度可视化报告。资源分配可视化子模块：基于资源优化配置，采用瀑布图可视化技术，呈现资源分配情况，生成资源分配可视化报告。风险预测可视化子模块：基于校正后的施工进度预测结果，采用风险热点图技术，显示预测风险，生成风险预测可视化报告。

请参阅图3，人力数据子模块基于物联网和传感器技术，采用实时数据采集算法，对施工人员进行监控，结合聚类分析方法，生成原始人力数据；

材料数据子模块基于物联网和传感器技术，采用实时数据采集算法，对施工材料的使用进行监控，并结合库存管理策略，生成原始材料数据；

天气数据子模块基于网络爬虫技术或API接口，采用数据抓取算法，实时获取当前施工地点的天气信息，并利用气象分析方法，预测未来的天气变化，生成原始天气数据；

原始人力数据具体为施工人员的实时位置、活动状态和工作效率；

原始材料数据具体为材料的使用量、剩余量和损耗情况；

原始天气数据包括温度、湿度、风速和降雨量。

人力数据子模块中，执行聚类分析：

# 导入Scikit-Learn的KMeans模块，并创建了一个KMeans对象

from sklearn.cluster import KMeans

# 假设有人员数据集 data 包括位置 (x, y) 和工作效率

kmeans = KMeans(n_clusters=3)

kmeans.fit(data)

# 获取每位工人的所属群组

worker_clusters = kmeans.labels_

材料数据子模块中，执行库存管理策略：

# 库存管理策略：当库存低于阈值时，触发重新订购

def restock_material(material, current_stock, threshold):

if current_stock < threshold:

order_quantity = threshold - current_stock

# 触发重新订购 order_quantity 数量的材料

return order_quantity

else:

return 0

# 示例用法

material_to_order = restock_material("Cement", current_stock, 1000)

天气数据子模块中，执行天气预测：

# 导入StatsModels库中的时间序列分析模块中的类

from statsmodels.tsa.holtwinters import ExponentialSmoothing

# 假设有时间序列数据 time_series 包括温度

model = ExponentialSmoothing(time_series, trend="add", seasonal="add", seasonal_periods=12)

model_fit = model.fit()

# 预测未来 n 个时间步的温度

forecast = model_fit.forecast(steps=n)

请参阅图4，数据清洗子模块基于原始施工数据，采用包括数据去重策略和滤波器方法的数据预处理技术，移除重复值和噪声数据，生成清洗后的施工数据；

异常值处理子模块基于清洗后的施工数据，采用标准化方法和Z-分数策略，对异常值进行处理和校正，生成标准化施工数据；

缺失数据处理子模块基于标准化施工数据，采用插值或利用模型预测缺失值的方法，进行缺失数据处理，生成完整的施工数据；

标准化方法具体指将数据转换为均值为0，标准差为1的数据集。

数据清洗子模块：

1. 数据去重策略：

数据去重是为了保证数据集中的每一条记录都是唯一的，避免重复的信息对后续分析造成影响。

# 示例代码

cleaned_data = original_data.drop_duplicates()

2. 滤波器方法：

滤波器可以用于去除信号中的噪声，方法包括移动平均、中值滤波。

# 示例代码（使用移动平均）

window_size = 3

smoothed_data = original_data['value'].rolling(window=window_size).mean()

异常值处理子模块：

1. 标准化方法：

标准化可以将数据转换为均值为0，标准差为1的数据集，使得数据分布更符合正态分布。

# 示例代码

# 导入Scikit-Learn（也被称为sklearn）库中的类

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()

standardized_data = scaler.fit_transform(cleaned_data)

2. Z-分数策略：

Z-分数表示一个数据点与平均值的偏差程度，可以用来识别异常值。

# 示例代码

import numpy as np

z_scores = np.abs((standardized_data - np.mean(standardized_data)) /np.std(standardized_data))

threshold = 3 # 一般选择阈值为3

outliers = z_scores > threshold

缺失数据处理子模块：

1. 插值方法：

插值可以根据已知数据点的值推断缺失数据的值，方法包括线性插值、样条插值等。

# 示例代码（线性插值）

cleaned_data['value'].interpolate(method='linear', inplace=True)

2. 模型预测：

可以利用已有数据建立模型，然后用模型预测缺失值。

# 示例代码（假设使用线性回归模型）

# 导入Scikit-Learn库（sklearn）中的类

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 假设 x 是已知的特征，y 是缺失的目标值

known_data = cleaned_data.dropna() # 包含完整数据的子集

X = known_data[['feature1', 'feature2']]

y = known_data['target']

model = LinearRegression()

model.fit(X, y)

# 预测缺失值

missing_data = cleaned_data[cleaned_data['target'].isnull()]

X_missing = missing_data[['feature1', 'feature2']]

predicted_values = model.predict(X_missing)

# 填充缺失值

cleaned_data.loc[cleaned_data['target'].isnull(), 'target'] =predicted_values

请参阅图5，特征提取子模块基于处理后的施工数据，采用分布分析或关联分析法，揭示数据中的内在模式和关系，进行特征提取，生成关键特征数据；

特征选择子模块基于关键特征数据，采用主成分分析或互信息法，筛选对施工影响最大的特征，进行特征选择，生成优选特征集合；

特征降维子模块基于优选特征集合，采用线性判别分析或主成分分析算法，减小数据的维度，减轻计算负担，进行特征降维，生成简化特征集合；

关键特征数据包括施工人力配比、材料消耗速度、天气条件因素。

特征提取子模块：

1. 分布分析：

分布分析有助于了解特征的分布情况，可以使用直方图、概率密度图等进行分析。

# 示例代码（使用直方图）

import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(processed_data['feature1'], bins=30, color='blue', alpha=0.5, label='Feature 1')

plt.xlabel('Feature Values')

plt.ylabel('Frequency')

plt.legend(loc='upper right')

plt.show()

2. 关联分析：

关联分析可以找到特征之间的相关性，常用的方法包括皮尔逊相关系数、Spearman秩相关系数等。

# 示例代码（使用皮尔逊相关系数）

correlation_matrix = processed_data.corr()

特征选择子模块：

1. 主成分分析（PCA）：

PCA通过线性变换将原始特征投影到新的坐标轴上，选择方差最大的方向作为主成分。

# 示例代码

# 导入Scikit-Learn库（sklearn）中的类

from sklearn.decomposition import PCA

pca = PCA(n_components=2)

selected_features_pca = pca.fit_transform(key_features_data)

2. 互信息法：

互信息法可以衡量两个变量之间的信息共享程度，用于评估特征与目标变量之间的关联性。

# 示例代码

# 使用Scikit-Learn库中的函数来计算特征与目标变量之间的互信息分数

from sklearn.feature_selection import mutual_info_regression

mi_scores = mutual_info_regression(key_features_data, target_variable)

特征降维子模块：

1. 线性判别分析（LDA）：

LDA是一种有监督的降维方法，试图最大化类间距离，同时最小化类内距离。

# 示例代码

from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis

# 从Scikit-Learn库的模块中导入类。LDA是一种降维技术，通常用于特征选择和数据可视化

lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=1)

reduced_features_lda = lda.fit_transform(selected_features_data,target_variable)

2. 主成分分析（PCA）：

PCA不仅可以用于特征选择，还可以用于降维，通过选择前k个主成分来减小数据的维度。

# 示例代码

pca = PCA(n_components=2)

reduced_features_pca = pca.fit_transform(selected_features_data)

请参阅图6，模型选择子模块基于特征集合，参考模型的复杂度、可解释性以及对于施工数据的拟合效果，通过比较机器学习或深度学习模型的性能和适用性，在支持向量机、随机森林、深度神经网络模型中进行筛选，获取选定模型；

模型训练子模块基于选定模型，采用反向传播和梯度下降算法，进行权重与偏置的调整和优化，实现模型的训练，并生成初步施工预测模型；

模型验证子模块基于初步施工预测模型，采用交叉验证或A/B测试，在独立的验证数据集上评估模型的性能，并根据验证结果进行模型调整或重训，最终建立施工预测模型；

反向传播具体指对每一个输入样本，计算其损失函数的梯度，并向反方向更新权重，逐渐降低误差；

交叉验证具体为将数据集分为k个子集，每次使用k-1个子集进行训练，另外1个子集进行验证，共进行k次验证。

模型选择子模块：

1. 特征集合准备： 使用前述特征工程的输出，包括关键特征数据。

2. 模型候选：基于问题的性质和数据集的大小，选择机器学习和深度学习模型作为候选。选择支持向量机（SVM）、随机森林和深度神经网络（DNN）。

from sklearn.svm import SVR

# 导入Scikit-Learn中的支持向量机回归（SVR）类，用于回归问题的支持向量机模型

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 导入Scikit-Learn中的随机森林回归类，用于实现随机森林回归模型

from tensorflow.keras.models import Sequential

# 导入TensorFlow中的Keras库，其中包括用于创建序列式神经网络模型的Sequential类

from tensorflow.keras.layers import Dense

# 导入Keras中的全连接层（Dense）类，用于创建神经网络的全连接层

3. 模型性能比较： 使用交叉验证或独立验证数据集评估模型性能。这将涉及训练和验证每个模型以比较其拟合效果。

from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 导入Scikit-Learn中的函数，用于执行交叉验证评估，以估计模型的性能

from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 导入Scikit-Learn中的函数，用于计算均方误差

import numpy as np

# SVM模型

svm_model = SVR()

svm_scores = cross_val_score(svm_model, features, target, scoring='neg_mean_squared_error', cv=5)

svm_rmse = np.sqrt(-svm_scores)

# 随机森林模型

rf_model = RandomForestRegressor()

rf_scores = cross_val_score(rf_model, features, target, scoring='neg_mean_squared_error', cv=5)

rf_rmse = np.sqrt(-rf_scores)

# DNN模型

dnn_model = Sequential()

dnn_model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(num_features,)))

dnn_model.add(Dense(1)) # 确保输出层适应目标变量

dnn_model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

dnn_scores = cross_val_score(dnn_model, features, target, scoring='neg_mean_squared_error', cv=5)

dnn_rmse = np.sqrt(-dnn_scores)

4. 选择最佳模型： 比较模型的性能以选择最适合施工数据的模型。选择根据均方根误差（RMSE）或其他相关指标来评估。

best_model = 'SVM' # 假设SVM模型具有最低的RMSE

模型训练子模块：

1. 选择最佳模型： 基于上述比较，选择SVM模型作为最佳模型。

2. 模型训练： 使用整个训练数据集来训练SVM模型。

best_model = SVR()

best_model.fit(features, target)

模型验证子模块：

1. 验证数据准备： 准备独立的验证数据集。

2. 模型性能评估： 使用验证数据集评估模型性能，计算 RMSE或其他相关指标。

validation_predictions = best_model.predict(validation_features)

validation_rmse = np.sqrt(mean_squared_error(validation_target,validation_predictions))

3. 模型调整或重训： 如果模型性能不满意，可以根据验证结果进行模型参数调整或在更多数据上重新训练模型。

最终施工预测模型：

完成上述步骤后，将获得一个最终的施工预测模型，该模型是基于选定的最佳模型，并使用了特征工程、模型选择、训练和验证的流程来获得最佳性能。

请参阅图7，现场数据抓取子模块基于物联网设备，采用实时数据采集算法，实时捕获施工现场的环境参数、设备状态和工人行为，生成实时现场数据；

数据统一处理子模块基于实时现场数据，采用数据清洗和转换算法，进行数据的预处理和格式统一，生成标准化施工数据；

实时数据整合子模块基于标准化施工数据，采用数据融合算法，将来自传感器、设备和系统的数据进行整合，生成整合后的施工数据；

实时数据采集算法具体为使用传感器和探测器在预定的时间间隔内持续获取施工现场的原始数据；

数据清洗包括去重、空值处理、噪声削减步骤；

数据融合算法具体指使用加权平均、最大值选择或多源数据的融合技术，确保数据的准确性和一致性。

现场数据抓取子模块：

1. 使用物联网设备： 部署物联网设备，如传感器和探测器，以实时捕获施工现场的环境参数、设备状态和工人行为。

2. 实时数据采集算法： 使用实时数据采集算法，以预定的时间间隔连续获取原始数据。

import IoTDevice # 假设有IoT设备库

# 初始化传感器

sensor = IoTDevice.Sensor()

# 连续数据采集

while True:

data = sensor.collect_data()

# 处理数据，保存到数据库或传输到数据处理子模块

数据统一处理子模块：

1. 原始数据收集： 接收来自现场数据抓取子模块的原始数据。

2. 数据清洗： 进行数据清洗，包括去重、空值处理和噪声削减。

import pandas as pd

# 加载原始数据到DataFrame

raw_data = pd.read_csv('raw_data.csv')

# 去除重复数据

raw_data = raw_data.drop_duplicates()

# 处理缺失值

raw_data = raw_data.dropna()

# 噪声削减，可以使用滤波器或平滑技术

3. 数据转换和标准化： 对数据进行格式转换和标准化，确保数据的一致性和可用性。

# 数据转换和标准化

processed_data = preprocess_data(raw_data)

# 保存处理后的数据

processed_data.to_csv('processed_data.csv', index=False)

实时数据整合子模块：

1. 数据整合： 接收来自数据统一处理子模块的标准化数据，将来自不同源的数据进行整合。

2. 数据融合算法： 使用数据融合算法，例如加权平均或最大值选择，确保整合后的数据准确性和一致性。

import numpy as np

# 加权平均融合

weights = [0.4, 0.3, 0.3] # 假设有三个数据源

data_sources = [source1_data, source2_data, source3_data]

integrated_data = np.average(data_sources, axis=0, weights=weights)

请参阅图8，超参数优化子模块基于整合后的施工数据，采用贝叶斯优化算法，对超参数组合进行评估，生成优化后的模型参数；

模型集成子模块基于优化后的模型参数，采用具体为Bagging或Boosting的集成学习方法，整合模型的预测结果，强化整体的泛化能力，生成集成后的施工预测模型；

资源配置子模块基于集成后的施工预测模型，采用线性规划算法，分析施工所需资源与实际可用资源之间的关系，动态地为施工环节分配资源，生成资源优化配置；

贝叶斯优化算法具体指通过构建模型的后验分布，寻找能够最大化目标函数的参数值；

集成学习方法包括随机森林、AdaBoost技术，用于减少模型的偏差和方差。

超参数优化子模块：

1. 数据准备： 使用整合后的施工数据作为输入。

2. 贝叶斯优化算法： 使用贝叶斯优化算法来搜索最优的超参数组合，最大化某一目标函数，为模型的性能评估指标（例如，准确度、F1分数）。

from skopt import BayesSearchCV

# 导入Scikit-Optimize库中的类，提供贝叶斯优化超参数搜索的功能，可以用于自动化地搜索和调整机器学习模型的超参数

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 导入Scikit-Learn库中的类，用于构建和训练随机森林回归模型

# 定义模型

model = RandomForestRegressor()

# 定义参数搜索空间

param_space = {

'n_estimators'：(10, 200),

'max_depth'：(1, 32),

'min_samples_split'：(0.1, 1.0),

'min_samples_leaf'：(0.1, 0.5),

}

# 使用贝叶斯优化搜索最佳参数

opt = BayesSearchCV(model, param_space, n_iter=50, cv=5, n_jobs=-1)

opt.fit(X, y)

best_params = opt.best_params_

模型集成子模块：

1. 使用优化后的超参数： 将优化后的超参数应用于构建模型。

2. 集成学习方法： 使用Bagging或Boosting等集成学习方法来减少模型的偏差和方差，提高模型性能。

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor, AdaBoostRegressor

#从Scikit-Learn中导入和类，允许使用随机森林回归和AdaBoost回归等集成学习方法构建回归模型

from sklearn.ensemble import BaggingRegressor

#从Scikit-Learn中导入类，用于构建基于自助采样的集成回归模型，通过组合多个回归器来提高模型性能

from sklearn.model_selection import train_test_split

#导入Scikit-Learn中的函数，用于将数据集随机分割成训练集和测试集，以进行机器学习模型的训练和评估

# 使用优化后的超参数构建模型

optimized_model = RandomForestRegressor(**best_params)

# 拆分数据集为训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Bagging集成

bagging_model = BaggingRegressor(base_estimator=optimized_model, n_estimators=10)

# AdaBoost集成

adaboost_model = AdaBoostRegressor(base_estimator=optimized_model, n_estimators=50)

资源配置子模块：

1. 使用集成模型： 利用集成后的施工预测模型进行资源配置。

2. 线性规划算法： 使用线性规划算法，分析施工所需资源与可用资源之间的关系，以动态为施工环节分配资源。

import scipy.optimize as opt

# 定义资源分配问题的目标函数和约束

# 例如，目标函数可以是最小化成本或最大化效率

# 约束可以包括可用资源的数量、时间窗口等

# 定义目标函数和约束

c = [1, 1, 1] # 代表资源成本

A = [[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [0, 0, -1]] # 可用资源约束

b = [-10, -20, -15] # 可用资源数量

x0_bounds = (0, None) # 资源下限约束

# 使用线性规划求解

result = opt.linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=[x0_bounds, x0_bounds,x0_bounds])

optimal_resource_allocation = result.x

请参阅图9，施工进度预测子模块基于资源优化配置和集成后的施工预测模型，采用动态规划算法，进行施工进度预测，并考虑历史数据特征，生成初步进度预测结果；

模型动态更新子模块基于初步进度预测结果，采用在线学习策略，实时更新模型参数和结构，并结合深度神经网络进行参数微调，生成动态更新后的模型；

预测结果校正子模块基于动态更新后的模型，采用数据校验和修正算法，优化预测精度，并利用模型集成技术减少预测误差，生成校正后的施工进度预测结果；

在线学习策略具体为逐步吸收新的施工数据，实时调整模型结构；

数据校验和修正算法具体为对模型预测结果与实际进度进行对比，根据误差进行模型参数修正。

施工进度预测子模块：

1. 数据准备： 使用资源优化配置后的数据和集成后的施工预测模型。

2. 动态规划算法： 利用动态规划算法进行施工进度预测，考虑历史数据特征，生成初步进度预测结果。

# 代码示例

def dynamic_programming(schedule_data, history_data):

n = len(schedule_data) # 施工环节数

dp = [0] * (n + 1) # 初始化动态规划数组

for i in range(1, n + 1):

for j in range(i):

dp[i] = max(dp[i], dp[j] + schedule_data[i] - history_data[j])

return dp[n] # 返回最优进度预测

模型动态更新子模块：

1. 初步进度预测： 使用前述动态规划方法生成初步进度预测结果。

2. 在线学习策略： 利用在线学习策略逐步吸收新的施工数据，实时调整模型参数和结构。

# 代码示例

def online_learning(new_data, model):

for data_point in new_data:

model.update(data_point) # 根据新数据点更新模型参数

3. 深度神经网络参数微调： 结合深度神经网络进行参数微调，以进一步提高模型性能。

# 代码示例

def fine_tune_with_neural_network(data, model):

neural_net = build_neural_network() # 构建深度神经网络模型

neural_net.fit(data) # 使用新数据进行微调

model.combine_with_neural_network(neural_net) # 将神经网络与模型结合

预测结果校正子模块：

1. 动态更新后的模型： 利用模型动态更新子模块生成动态更新后的模型。

2. 数据校验和修正算法： 使用数据校验和修正算法，对模型预测结果与实际进度进行对比，根据误差进行模型参数修正。

# 代码示例

def correct_predictions(predictions, actual_progress):

error = predictions - actual_progress

model.update_parameters(error) # 根据误差更新模型参数

3. 模型集成技术： 利用模型集成技术，如Bagging或Boosting，减少预测误差。

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

#导入Scikit-Learn库中的类，允许使用随机森林算法来构建和训练回归模型

# 代码示例

def ensemble_predictions(models, data):

ensemble_model = RandomForestRegressor()

ensemble_model.fit(predictions_from_models, actual_progress)

final_predictions = ensemble_model.predict(data)

请参阅图10，施工进度可视化子模块基于校正后的施工进度预测结果，采用Gantt图可视化技术，展示施工进度，并通过动态时间轴显示任务进度，生成施工进度可视化报告；

资源分配可视化子模块基于资源优化配置，采用瀑布图可视化技术，呈现资源分配情况，并对资源稀缺性进行强调，生成资源分配可视化报告；

风险预测可视化子模块基于校正后的施工进度预测结果，采用风险热点图技术，显示预测风险，并将高风险区域进行颜色深浅区分，生成风险预测可视化报告；

Gantt图具体为时间为横轴、任务为纵轴的进度图；

瀑布图具体为从大到小逐级展示的资源使用情况图；

风险热点图具体指根据风险大小在图上用颜色强度来表示风险程度。

施工进度可视化子模块：

1. Gantt图可视化： 利用Gantt图可视化技术，将校正后的施工进度预测结果以时间为横轴、任务为纵轴的形式展示。

# 代码示例

import matplotlib.pyplot as plt

#导入Matplotlib库中的模块，并将其重命名

import pandas as pd

#导入Pandas库并将其重命名为，用于数据处理和分析

def visualize_gantt_chart(schedule_data):

df = pd.DataFrame(schedule_data, columns=['Task', 'Start', 'End'])

fig, ax = plt.subplots()

ax.barh(df['Task'], df['End'] - df['Start'], left=df['Start'])

ax.set_xlabel('Time')

ax.set_ylabel('Tasks')

ax.set_title('Construction Schedule Gantt Chart')

plt.show()

2. 动态时间轴显示任务进度： 通过动态更新Gantt图，实现动态时间轴显示任务进度。

# 代码示例

def update_gantt_chart(dynamic_progress, current_time):

# 更新动态进度

# 重新绘制Gantt图

# 显示当前时间轴

资源分配可视化子模块：

1. 瀑布图可视化： 利用瀑布图可视化技术，逐级展示资源使用情况。

# 代码示例

def visualize_waterfall_chart(resource_allocation):

# 构建瀑布图数据

# 绘制瀑布图

# 添加资源稀缺性标记

# 显示资源分配情况

风险预测可视化子模块：

1. 风险热点图可视化： 利用风险热点图技术，根据风险大小用颜色强度表示风险程度。

# 代码示例

def visualize_risk_heatmap(risk_data):

# 构建风险热点图数据

# 绘制风险热点图

# 区分颜色强度

# 显示预测风险情况

整合成一段：

# 整合可视化子模块

def generate_visualization_report(schedule_data, dynamic_progress,resource_allocation, risk_data):

# 施工进度可视化

visualize_gantt_chart(schedule_data)

update_gantt_chart(dynamic_progress, current_time)

# 资源分配可视化

visualize_waterfall_chart(resource_allocation)

# 风险预测可视化

visualize_risk_heatmap(risk_data)

以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (8)

1.基于装修施工进度分析的施工项目分配系统，其特征在于：所述基于装修施工进度分析的施工项目分配系统包括数据采集模块、数据处理模块、特征工程模块、模型建立模块、数据整合模块、模型优化模块、进度预测模块、结果可视化模块；

所述数据采集模块基于物联网和传感器技术，采用数据采集算法，进行实时施工数据收集，生成原始施工数据；

所述数据处理模块基于原始施工数据，采用数据清洗和异常值处理方法，生成处理后的施工数据；

所述特征工程模块基于处理后的施工数据，采用特征选择和降维算法，提取关键影响施工进度特征，生成特征集合；

所述模型建立模块基于特征集合，采用具体为RNN或LSTM的深度学习算法，进行模型训练，生成施工预测模型；

所述数据整合模块基于边缘计算技术，采用数据整合处理方法，对施工现场的实时数据进行统一处理，生成整合后的施工数据；

所述模型优化模块基于整合后的施工数据，采用学习率调整策略和集成学习方法，对施工预测模型进行优化，生成优化后的施工预测模型；

所述进度预测模块基于优化后的施工预测模型，采用实时运算模型和动态调整方式，对施工项目进度进行预测，生成预测结果；

所述结果可视化模块基于预测结果，采用包括Gantt图、资源瀑布图的可视化工具，对预测结果进行展示，生成可视化预测结果；

所述模型建立模块包括模型选择子模块、模型训练子模块、模型验证子模块；

所述模型选择子模块基于特征集合，参考模型的复杂度、可解释性以及对于施工数据的拟合效果，通过比较机器学习或深度学习模型的性能和适用性，在支持向量机、随机森林、深度神经网络模型中进行筛选，获取选定模型；

所述模型训练子模块基于选定模型，采用反向传播和梯度下降算法，进行权重与偏置的调整和优化，实现模型的训练，并生成初步施工预测模型；

所述模型验证子模块基于初步施工预测模型，采用交叉验证或A/B测试，在独立的验证数据集上评估模型的性能，并根据验证结果进行模型调整或重训，最终建立施工预测模型；

所述反向传播具体指对每一个输入样本，计算其损失函数的梯度，并向反方向更新权重，逐渐降低误差；

所述交叉验证具体为将数据集分为k个子集，每次使用k-1个子集进行训练，另外1个子集进行验证，共进行k次验证；

所述模型优化模块包括超参数优化子模块、模型集成子模块、资源配置子模块；

所述超参数优化子模块基于整合后的施工数据，采用贝叶斯优化算法，对超参数组合进行评估，生成优化后的模型参数；

所述模型集成子模块基于优化后的模型参数，采用具体为Bagging或Boosting的集成学习方法，整合模型的预测结果，强化整体的泛化能力，生成集成后的施工预测模型；

所述资源配置子模块基于集成后的施工预测模型，采用线性规划算法，分析施工所需资源与实际可用资源之间的关系，动态地为施工环节分配资源，生成资源优化配置；

所述贝叶斯优化算法具体指通过构建模型的后验分布，寻找能够最大化目标函数的参数值；

所述集成学习方法包括随机森林、AdaBoost技术，用于减少模型的偏差和方差。

2.根据权利要求1所述的基于装修施工进度分析的施工项目分配系统，其特征在于：所述数据采集模块包括人力数据子模块、材料数据子模块、天气数据子模块；

所述数据处理模块包括数据清洗子模块、异常值处理子模块、缺失数据处理子模块；

所述特征工程模块包括特征提取子模块、特征选择子模块、特征降维子模块；

所述数据整合模块包括现场数据抓取子模块、数据统一处理子模块、实时数据整合子模块；

所述进度预测模块包括施工进度预测子模块、模型动态更新子模块、预测结果校正子模块；

所述结果可视化模块包括施工进度可视化子模块、资源分配可视化子模块、风险预测可视化子模块。

3.根据权利要求2所述的基于装修施工进度分析的施工项目分配系统，其特征在于：所述人力数据子模块基于物联网和传感器技术，采用实时数据采集算法，对施工人员进行监控，结合聚类分析方法，生成原始人力数据；

所述材料数据子模块基于物联网和传感器技术，采用实时数据采集算法，对施工材料的使用进行监控，并结合库存管理策略，生成原始材料数据；

所述天气数据子模块基于网络爬虫技术或API接口，采用数据抓取算法，实时获取当前施工地点的天气信息，并利用气象分析方法，预测未来的天气变化，生成原始天气数据；

所述原始人力数据具体为施工人员的实时位置、活动状态和工作效率；

所述原始材料数据具体为材料的使用量、剩余量和损耗情况；

所述原始天气数据包括温度、湿度、风速和降雨量。

4.根据权利要求2所述的基于装修施工进度分析的施工项目分配系统，其特征在于：所述数据清洗子模块基于原始施工数据，采用包括数据去重策略和滤波器方法的数据预处理技术，移除重复值和噪声数据，生成清洗后的施工数据；

所述异常值处理子模块基于清洗后的施工数据，采用标准化方法和Z-分数策略，对异常值进行处理和校正，生成标准化施工数据；

所述缺失数据处理子模块基于标准化施工数据，采用插值或利用模型预测缺失值的方法，进行缺失数据处理，生成完整的施工数据；

所述标准化方法具体指将数据转换为均值为0，标准差为1的数据集。

5.根据权利要求2所述的基于装修施工进度分析的施工项目分配系统，其特征在于：所述特征提取子模块基于处理后的施工数据，采用分布分析或关联分析法，揭示数据中的内在模式和关系，进行特征提取，生成关键特征数据；

所述特征选择子模块基于关键特征数据，采用主成分分析或互信息法，筛选对施工影响最大的特征，进行特征选择，生成优选特征集合；

所述特征降维子模块基于优选特征集合，采用线性判别分析或主成分分析算法，减小数据的维度，减轻计算负担，进行特征降维，生成简化特征集合；

所述关键特征数据包括施工人力配比、材料消耗速度、天气条件因素。

6.根据权利要求2所述的基于装修施工进度分析的施工项目分配系统，其特征在于：所述现场数据抓取子模块基于物联网设备，采用实时数据采集算法，实时捕获施工现场的环境参数、设备状态和工人行为，生成实时现场数据；

所述数据统一处理子模块基于实时现场数据，采用数据清洗和转换算法，进行数据的预处理和格式统一，生成标准化施工数据；

所述实时数据整合子模块基于标准化施工数据，采用数据融合算法，将来自传感器、设备和系统的数据进行整合，生成整合后的施工数据；

所述实时数据采集算法具体为使用传感器和探测器在预定的时间间隔内持续获取施工现场的原始数据；

所述数据清洗包括去重、空值处理、噪声削减步骤；

所述数据融合算法具体指使用加权平均、最大值选择或多源数据的融合技术，确保数据的准确性和一致性。

7.根据权利要求2所述的基于装修施工进度分析的施工项目分配系统，其特征在于：所述施工进度预测子模块基于资源优化配置和集成后的施工预测模型，采用动态规划算法，进行施工进度预测，并考虑历史数据特征，生成初步进度预测结果；

所述模型动态更新子模块基于初步进度预测结果，采用在线学习策略，实时更新模型参数和结构，并结合深度神经网络进行参数微调，生成动态更新后的模型；

所述预测结果校正子模块基于动态更新后的模型，采用数据校验和修正算法，优化预测精度，并利用模型集成技术减少预测误差，生成校正后的施工进度预测结果；

所述在线学习策略具体为逐步吸收新的施工数据，实时调整模型结构；

所述数据校验和修正算法具体为对模型预测结果与实际进度进行对比，根据误差进行模型参数修正。

8.根据权利要求2所述的基于装修施工进度分析的施工项目分配系统，其特征在于：所述施工进度可视化子模块基于校正后的施工进度预测结果，采用Gantt图可视化技术，展示施工进度，并通过动态时间轴显示任务进度，生成施工进度可视化报告；

所述资源分配可视化子模块基于资源优化配置，采用瀑布图可视化技术，呈现资源分配情况，并对资源稀缺性进行强调，生成资源分配可视化报告；

所述风险预测可视化子模块基于校正后的施工进度预测结果，采用风险热点图技术，显示预测风险，并将高风险区域进行颜色深浅区分，生成风险预测可视化报告；

所述Gantt图具体为时间为横轴、任务为纵轴的进度图；

所述瀑布图具体为从大到小逐级展示的资源使用情况图；

所述风险热点图具体指根据风险大小在图上用颜色强度来表示风险程度。