CN117852719B - 一种工程数据的全流程管理方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据管理技术领域，具体为一种工程数据的全流程管理方法和系统，方法包括如下步骤：获得工程数据，所述工程数据包括空间数据和感知数据；构建三维数据分布模型对所述工程数据进行分析，获得所述工程数据的分布情况；对所述分布情况进行检测得到检测结果，并根据所述检测结果对所述分布情况进行优化，以获得工程数据的最优分布情况；基于所述最优分布情况构建数据特征模型，通过所述数据特征模型分析不同工程项目的特征状况；结合所述最优分布情况和所述特征状况对所述工程数据的全流程进行管理和调控。对工程数据进行集成、优化和共享，有利于技术和应用的协同配合，数据监测和调用分析，进而对工程数据的全流程进行管理和调控。

Description

一种工程数据的全流程管理方法和系统

技术领域

本发明涉及数据管理技术领域，具体为一种工程数据的全流程管理方法和系统。

背景技术

随着中国经济逐渐从高速增长转向高质量发展，信息化、数字化和智能化管理技术已成为工程管理的新标准。随着物联网、移动应用等新客户端技术的迅速发展和普及，工程管理也需要优化数据管理技术实现各项目的协同管理。现有的数据管理技术无法满足工程现场数据和信息的实时采集、高效分析、及时发布和实时获取等需求，更进一步地无法及时调控工程项目的应用场景和管理模式。工程管理技术需要多方协同应用方式，发挥各项目的优势互补作用，同时还需要对工程项目的全过程进行实时监控和数据检验。

现在需要对工程数据的管理方法进行优化，提高工程项目管理过程中的各项目单元之间的数据集成和共享，降低工程项目的执行风险，提高工程项目的工作效率和经济效益，以实现工程项目全过程的数据监测和科学调控。

发明内容

针对现有方法的不足以及实际应用的需求，为了满足工程现场数据和信息的实时采集、高效分析、及时发布和获取需求，基于项目管理技术对工程数据的分布情况和作业状况进行数据溯源和管理分析，促进工程项目数据的整合和共享，利于工程数据的科学检测和协同管理，从而实现工程项目全过程的实时监测和协调管理。一方面本发明提供了一种工程数据的全流程管理方法，其包括如下步骤：获得工程数据，所述工程数据包括空间数据和感知数据；构建三维数据分布模型对所述工程数据进行分析，获得所述工程数据的分布情况；对所述分布情况进行检测得到检测结果，并根据所述检测结果对所述分布情况进行优化，以获得工程数据的最优分布情况；基于所述最优分布情况构建数据特征模型，通过所述数据特征模型分析不同工程项目的特征状况；结合所述最优分布情况和所述特征状况对所述工程数据的全流程进行管理和调控。本发明根据数学模型对工程数据进行追溯分析，利于工程项目数据的整合和共享，为工程数据的全流程管理提供支撑，进而实现工程数据的合理调控和科学管理。

可选地，所所述构建三维数据分布模型对所述工程数据进行分析，获得所述工程数据的分布情况包括：通过所述三维数据分布模型得到工程数据的三维分布情况；基于所述三维分布情况分析所述工程数据的分布情况。本发明通过三维数据分布模型对工程数据进行分析，可以快速获得工程数据的相关信息，进而保证项目控制、设计以及变更阶段的正常运行，有利于分布情况的实时输出。

可选地，所述三维数据分布模型包括：所述三维数据分布模型满足如下关系；

其中，S表示工程数据的三维分布函数，H₁表示三维数据的内部影响权重，H₂表示三维数据的外部影响权重，X₁表示第一位置x方向上的工程数据，X_n表示第n位置x方向上的工程数据，Y₁表示第一位置y方向上的工程数据，Y_n表示第n位置y方向上的工程数据,Z₁表示第一位置z方向上的工程数据，Z_n表示第n位置z方向上的工程数据，X_w表示x方向上的数据转换矩阵，Y_w表示y方向上的数据转换矩阵，Z_w表示z方向上的数据转换矩阵。本发明构建数学模型对工程数据的分布情况进行分析，通过智能模型可以快速获得数据的分布情况，进而实现工程数据全流程管理系统的自动化、智能化。

可选地，所述对所述分布情况进行检测得到检测结果包括：构建三维数据损失模型。本发明根据三维分布情况构建三维数据损失模型，进一步检验数据分布结果的准确性以及稳定性，利于工程数据全流程管理方法的实施，提高数据分析结果的可靠性。

可选地，所述对所述分布情况进行检测得到检测结果，并根据所述检测结果对所述分布情况进行优化，以获得工程数据的最优分布情况包括：通过所述三维数据损失模型对所述分布情况进行检测并获得三维数据的损失度；依据所述损失度对所述分布情况进行优化以获得工程数据的最优分布情况。本发明利用数字模型测验工程数据分布结果的可靠性，对工程数据和信息来源之间的关系进行全面检验，以确保数据处理结果的准确性，为全流程管理方法提供可靠的数据支持。

可选地，所述三维数据损失模型包括：所述三维数据损失模型，满足如下关系：

其中，F_loss表示三维数据的损失程度，m表示工程数据的理论总数目，δ表示工程数据测量的误差系数，Q₁表示所在位置工程数据的实际数目，表示所在位置工程数据的平均数目。本发明根据需求选择相应模块对工程数据进行分析验证，确保数据空间情况的可靠性、提高工程数据分析结果的精准度。

可选地，所述基于所述最优分布情况构建数据特征模型，通过所述数据特征模型分析不同工程项目的特征状况包括：通过所述数据特征模型得到不同位置工程数据的特征指数；根据所述特征指数分析不同工程项目的特征状况。本发明基于不同位置工程数据的特征指数，分析不同项目的运行情况，实现项目数据的实时输出和结果呈现。

可选地，所述数据特征模型包括：基于所述最优分布情况构建数据特征模型；所述数据特征模型，满足如下关系：

其中，T表示不同位置数据信号的特征指数，R表示不同位置之间的数据信息增量，L表示测量位置距离数据库的距离，表示数据输送的削减系数，S表示工程数据的采集总面积，θ表示测量位置与数据库之间的夹角，η表示测量位置的数据探测率，q表示测量位置的数据量，ω表示测量环境的信噪比。本发明基于不同位置的数据信号特征，定位项目数据的采集源头，实现数据的实时调用、智能匹配和时序分析，实现对工程项目全过程的宏观协调管理。

可选地，所述结合所述最优分布情况和所述特征状况对所述工程数据的全流程进行管理和调控包括：依据所述最优分布情况分析工程数据的空间信息情况；依据所述特征状况获得不同位置工程项目的作业情况；结合所述空间信息情况和所述作业情况对工程数据进行实时监测和调用分析，以实现工程数据全流程的管理和调控。本发明基于工程数据的分布情况和施工情况对工程数据进行监测和分析，进而实现工程数据的跟踪溯源，有助于工程项目的快速匹配和信息核对。

第二方面，为能够高效地执行本发明所提供的一种工程数据的全流程管理方法，本发明还提供了一种工程数据的全流程管理系统，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如本发明第一方面所述的工程数据的全流程管理方法。本发明的工程数据的全流程管理系统，结构紧凑、性能稳定，能够稳定地执行本发明提供的工程数据的全流程管理方法，提升本发明整体适用性和实际应用能力。

附图说明

图1为本发明的工程数据的全流程管理方法流程图；

图2为本发明的工程数据全流程管理方法的数据点分解示意图；

图3为本发明的不同工程项目的数据分布情况简单示意图；

图4为本发明的不同工程项目的三维数据损失程度示意图；

图5为本发明的工程数据的全流程管理系统结构图。

具体实施方式

下面将详细描述本发明的具体实施例，应当注意，这里描述的实施例只用于举例说明，并不用于限制本发明。在以下描述中，为了提供对本发明的透彻理解，阐述了大量特定细节。然而，对于本领域普通技术人员显而易见的是：不必采用这些特定细节来实行本发明。在其他实例中，为了避免混淆本发明，未具体描述公知的电路，软件或方法。

在整个说明书中，对“一个实施例”、“实施例”、“一个示例”或“示例”的提及意味着：结合该实施例或示例描述的特定特征、结构或特性被包含在本发明至少一个实施例中。因此，在整个说明书的各个地方出现的短语“在一个实施例中”、“在实施例中”、“一个示例”或“示例”不一定都指同一实施例或示例。此外，可以以任何适当的组合和、或子组合将特定的特征、结构或特性组合在一个或多个实施例或示例中。此外，本领域普通技术人员应当理解，在此提供的示图都是为了说明的目的，并且示图不一定是按比例绘制的。

请参见图1，为了构建工程数据库，对工程数据进行全面的采集、传输、过滤和存储，然后利用多种功能模块、数据逻辑关系以及算法模型进行深度的数据监测、智能匹配和时序分析。此外还通过全流程管理系统实现多元数据的自动集成和跟踪溯源，从而实现工程项目的宏观协调管理。本发明提供了工程数据的全流程管理方法，所述工程数据的全流程管理方法包括如下步骤：

S1、获得工程数据，本实施例中工程数据主要包括了空间数据和感知数据，其具体步骤以及实施内容如下：

在本实施例中工程项目数据主要包括了空间数据和感知数据，其中空间数据主要由BIM、GIS等模型数据组成，感知数据主要由视频监控和环境检测等物联网数据组成。

实施例中空间数据可以用于描述实体位置、实景数据、地形数据及其分布特征等诸多方面信息。BIM、GIS模型可以使用概念模型、逻辑模型和物理模型等，上述模型均是计算机能够接受和处理的数据形式，进而可以快速反映实体空间中某些数据的相关特性和功能，并按照方案建立数据逻辑组织方式，可以对现实信息进行抽象表达。使用BIM、GIS等模型可以更好地理解实体空间中数据的位置、形状、大小及其分布特征，从而更好地进行空间规划和决策，促进不同项目数据的协同管理，实现工程项目数据的共享和协同工作，进一步实现工程项目的科学管理，其中包括但不限于施工进度管理、质量安全管理、成本预算管理，从而实现精细化和科学化的项目管理。

实施例中感知数据则可以提供实时监测信息，包括工程项目的进展情况、安全状况、质量以及环境变化等信息。可以通过视频监控系统、环境检测系统以及物联网设备系统获取感知数据。即在工程项目现场安装摄像头、监测器或探测仪，并连接到监控系统中，对现场数据进行实时采集，从而了解工程项目的施工进度、安全状况、质量等信息；安装环境检测设备，包括温度传感器、湿度传感器、气压传感器等，利用环境检测设备获取工程环境数据，包括但不限于温度、湿度、气压、空气质量，进而监测工程项目的环境状况；物联网设备，包括智能检测仪、智能检查器等，通过物联网设备获得项目工作人员的位置、活动等信息，分析工程项目的进展状况和人员配比情况。一方面对工程数据进行实时采集和管理，帮助管理人员更好地把握工程项目的整体进展情况，另一方面可以及时发现工程项目的安全隐患并采取相应的措施，确保工程项目的安全开展。

整合上述空间数据与感知数据共同构成工程数据，然后通过多种手段对工程数据进行处理，实现工程数据库的实时渲染和流畅加载。基于不同项目、不同时间的工程数据信息，可以实现工程数据的整合和共享，促进工程信息的流通和共享，提高了工作效率。另一方面可以更好地进行方案优化，确保工程数据的采集、传输、过滤、存储，实现工程数据的监测分析和跟踪溯源。

更进一步地，实施例中构建数据库的方式，仅仅只是本发明的一个可选条件，在其他一个或者一些实施例中可以根据实际情况和工程需求对工程数据的采集方式进行调整，以保证工程数据库的准确性和完整性。

S2、构建三维数据分布模型对工程数据进行分析，获得工程数据的分布情况，其具体步骤以及实施内容如下：

为了最大程度地还原工程数据的空间场景，依据工程项目的资源需求和施工条件，对工程数据进行快速分析和处理，提高数据分析工作效率，减少人工处理时间，可视化了解工程项目的进展情况，进而做出更科学合理的决策，优化项目资源配置，提高工程项目施工效率和质量。

基于工程数据的空间数据和感知数据构建三维数据分布模型，利用三维数据分布模型得到工程数据的三维分布情况，并依据三维分布情况分析工程数据的分布情况。实施例对工程数据库进行清洗、去重、标准化等预处理操作，以确保数据质量和准确性，可以通过统计方法、机器学习算法或地理信息系统GIS等工具构建三维数据分布模型，三维数据分布模型结合图形处理器GPU或计算机图形软件对三维数据结果进行渲染，生成工程项目对应的三维场景，根据三维分布情况可以直接了解到数据密度、集中度、趋势等信息，从而获得工程数据的分布情况、布局特征和变换规律等。

更进一步地，本实施例将工程项目的基本信息添加到三维数据分布模型当中，并根据实际要求配置对应的功能模块，由此分布模型还可以自动整合项目数据，增设数据接口实现各个项目数据进的实时监测、智能匹配和时序分析，更进一步地将相关决策数据进行实时传输、推送以及保存，实现工程项目的宏观协调管理。

上述三维数据分布模型满足如下关系；

其中，S表示工程数据的三维分布函数，H₁表示三维数据的内部影响权重，H₂表示三维数据的外部影响权重，X₁表示第一位置x方向上的工程数据，X_n表示第n位置x方向上的工程数据，Y₁表示第一位置y方向上的工程数据，Y_n表示第n位置y方向上的工程数据,Z₁表示第一位置z方向上的工程数据，Z_n表示第n位置z方向上的工程数据，X_w表示x方向上的数据转换矩阵，Y_w表示y方向上的数据转换矩阵，Z_w表示z方向上的数据转换矩阵。

三维数据的内部影响权重指的是在三维数据分布模型中不同数据之间的相互影响力，分析不同数据点之间的相互影响作用，有利于三维分布模型输出结果的准确性，最大程度上了解工程数据的分布特征和变化规律从而制定更有效的策略和措施，上述内部影响权重满足如下关系：

其中，H₁表示三维数据的内部影响权重，α表示矩阵的容差系数，Q表示矩阵元素总量，γ表示矩阵切换率。

在矩阵运算中，矩阵容差系数通常用于控制矩阵变换的误差范围，具体起到了误差阈值的作用，可根据实际需求定义不同矩阵之间的可接受差异范围。在一个可选的实施例中比较两个矩阵是否相等，只要它们的差异小于或等于容差系数，就可以认为这两个矩阵是相等的。矩阵容差机制有利于不同类型或不同规模矩阵之间进行转换和运算，提升计算精度的同时减小数据误差引起的差异。

矩阵元素总量指的是矩阵中所有元素的数量。实施例中矩阵是一个由数值组成的矩形阵列，上述数值可以是整数、浮点数或其他类型的数据，矩阵元素可以是任何实数或复数，并且根据工程数据或者项目要求进行操作和计算。

矩阵切换率指的是在给定的时间间隔内，矩阵切换器处理和传输数据量与总数据量的比值，通常用于衡量矩阵切换器的性能和效率。本实施例中矩阵切换器将多个输入信号切换到多个输出信号的设备，上述矩阵切换率越高，则说明在单位时间内，矩阵切换器能够处理和传输的数据量越大，能够满足较高的数据传输需求，有利于工程数据全过程的溯源分析和数据储存。

本实施例中对矩阵内部影响情况进行深入研究，矩阵容差系数可以控制和量化不同矩阵之间的相似度或差异性，设定合适的矩阵容差系数，便可以控制误差范围，以保证矩阵变换结果的准确性和稳定性，进而保障工程数据全流程管理方法的有效实行。

更进一步地，在本实施例中利用矩阵容差系数保证转换结果维持在可接受的范围内，从而对项目数据进行有效分析和利用。在其他一个或者一些实施例中可以使用不同的转换方法实现工程数据的变换和分析，促进信息化、数字化、智能化工程数据管理目标的实现。

三维数据的外部影响权重是指三维数据分布模型中每个数据点或指标受到外部因素的影响程度，上述外部因素包括但不限于气候变化影响、设备运作情况、数据输送状况，基于此可以减少工程数据或指标受到的外部影响程度，从而最大程度地还原工程数据的实际情况，内部影响权重满足如下关系：

其中，H₂表示三维数据的外部影响权重，μ表示工程数据的获取误差，Q表示矩阵元素总量。

工程数据的获取误差指的是在工程数据获取过程中产生的误差，实施例中主要包括了系统误差和随机误差两大类。其中系统误差是由固定原因造成的，使得测定结果系统偏高或偏低，单向性是系统误差的重要特性，项目数据误差的大小、正负是可以测定的，根据工程数据误差的性质和产生的原因，可将其分为方法误差、仪器误差、操作误差、以及主观误差等。考虑到工程数据的获取误差，可以进一步获得数据的离散性、可靠性和真实性，从而提升三维数据分布模型的稳定性。

评估外部因素对三维数据的影响权重，可以降低外部因素对数据点或指标的干扰，可以准确地揭示项目数据之间的内在联系和发展趋势，利于发现数据分布中的潜在规律和关联，为后续的工程数据分析、项目决策制定提供重要的数据支持和参考。同时，上述信息有利于数据优化、趋势预测以及制定决策。

在本实施例中分析外部因素对三维数据产生的影响情况，有利于更好地设计数据采集方案和监测方法，从而获取更准确、更全面的工程数据。在其他一个或者一些实施例中可以通过采取不同的数据分析方法，发现数据的分布模式和波动趋势，有助于工程数据全过程的数据共享和跟踪分析。

更进一步地，分布模型针对不同位置的工程数据进行分解，请参见图2由图可知其中O表示数据分析的参考原点，X表示数据点的第一分解方向，Y表示数据点的第二分解方向，Z表示数据点的第三分解方向。首先根据工程项目的实际需求和环境情况，需要确定数据点的分析方向和分解数目，且各数据点将以同一点作为参考进行数据点的分解和分析，选择参考点时需要考虑到工程项目的具体目标和施工背景，以及可用数据和资源。分析方向应该与项目的目标和关注点一致，而分解数目则应根据数据复杂程度、项目规模和资源限制等因素进行合理设定，实施例中将工程数据分解为三个方向，其中三个分解方向包括数据点x方向、y方向、z方向。

基于此可以提高工程数据分析结果的准确性、便于数据管理和协调、提高管理决策的及时性和有效性、降低数据分析的复杂程度、提高分析效率和可操作性，进而实现项目资源的优化配置。

为了获得工程数据的三维空间数据，转换矩阵起到了非常重要的作用，转换矩阵可以描述一个坐标系到另一个坐标系的变换关系。x方向上的数据转换矩阵，主要表示在x方向上的坐标变换；y方向上的数据转换矩阵，主要表示在y方向上的坐标变换；z方向上的数据转换矩阵，主要表示在z方向上的坐标变换。

在一个可选地实施例中，基于工程数据并结合x方向上的数据转换矩阵，便可以将工程数据转换为三维数据，获得三维空间x方向上的数据特征或者分布情况，其中转换矩阵包括旋转矩阵、平移矩阵、缩放矩阵和其他变换矩阵，在其他一个或者一些实施例中可以通过不同的转换矩阵将数据点从一个坐标系转换到另一个新的坐标系当中，进一步实现工程数据的实时调用和智能匹配，同时进行时序分析，以提高数据处理的效率和准确性。

更进一步地，基于三维分布情况分析工程数据的分布情况，其具体实施内容如下：

对工程数据的三维分布数据进行整理和分类，以便更好地组织和可视化工程数据。可以按照以下方式进行数据分类和排列：通过坐标轴排列，将数据按照横坐标、纵坐标和高度坐标进行排列，形成三维数据分布情况，使得项目数据具有明确坐标系，加快工程地理数据、项目施工模型等信息的读取速度；通过数据目的分组，根据工程数据的使用目的分为不同数据组，可以分为设计数据组、施工数据组、监测数据组等，通过这种方法可以获得适用于不同用途的数据集，从而对工程设计、项目施工及运行过程中产生的各种数据进行深入分析；还可以依据数据完整性排序，根据数据点的分解情况和完整程度对工程数据进行排列，如果某些数据点存在缺失或损坏，可以将其放在前面或后面，以便更好地展示数据的整体情况，更进一步地了解工程数据的完整性情况，有利于进行工程质量控制、项目数据修复等。

更进一步地分析数据点的密度和分布规律，通过三维坐标系中数据点的分布情况、分类结果以及排列情况，分析数据点的密度和分布规律。在一个可选的实施例中某区域工程或者某一项目的数据点比较密集，而在其他区域比较稀疏，则表明此区域或项目的工程数据存在差异或不平衡变化，另外一方面可以根据数据密度指标对工程资源、施工设备以及技术人员进行调整和分配，以实现自动匹配并满足不同工程需求。

基于此分析数据点之间的空间距离和方向，可以对不同的工程项目进行对比分析，进而确定不同项目之间的空间相关性和差异性。分析方法包括如果不同项目之间的数据点距离比较接近，则说明存在一定的相关性，有助于判断工程数据的变化是否受到其他因素的影响。

在本实施例中为了可视化工程数据的分布情况，提取出三维数据的统计特征，包括项目数据集的平均值、标准差、偏度、峰度等指标，然后使用可视化技术将数据点绘制成散点图、柱状图、等高线图等图形进行展示，以便更直观地展示工程数据的分布情况。请参见图3其中A、B、C、D、E、F分别表示不同的工程项目，在本实施例中数据量与阴影圆圈面积成正比，如果项目对应的阴影圆圈面积越大，则说明此项目的数据量越多。基于统计图并结合项目需求和施工情况，选择适合此项目容量的数据存储器，并调整数据采集设备的作业位置以收集更多的数据；根据数据输出量决定数据采集装置的数量，随着阴影圆圈面积的增大，数据量也是不断增多，需要安装更多的数据采集装置以满足项目需求；另外还需要根据数据的分布情况来调整数据采集装置的作业位置，以确保采集数据工作的正常进行。

依据上述统计指标和数据示意图可以更好地了解工程数据的变化规律和分布特征，还可以使用统计分析模型或者智能可视化设备，将算法内置于数据库中，实现三维数据情况、指标数据以及分组情况的实时输出，利于工程数据的实时监测和调用分析，从而为工程设计和项目优化提供数据支持。

本实施例中通过三维数据分布模型获取工程数据的分布情况，在此基础上进一步对数据进行分类、排列和绘图分析，可以更好地了解和理解工程数据的特征和变化规律，从而为工程设计和施工工作提供更好的支持和帮助。

更进一步地，本实施例中对工程数据的分析方法仅仅为本实施例的一个可选条件，在其他一个或者一些实施例中可以根据项目需求对数据分析模块、逻辑关系、算法模型进行替换，以保证数据分析结果的准确性，实现算法模型的自动匹配和智能输出。

S3、对上述观测数据的分布情况进行检测得到检测结果，并根据检测结果对分布情况进行优化，以获得工程数据的最优分布情况，其具体步骤以及实施内容如下：

为了确保工程数据分布结果的准确性和精细度，本实施例中根据不同位置的数据采集结果、误差系数以及平均要求，对不同项目的三维分解损失度进行计算。并且依据工程指标要求和分析模块来构建三维数据损失模型。

三维数据损失模型可以更准确地评估不同位置的数据损失程度，从而更好地掌握工程数据的分布情况，此外还可以通过损失模型的计算结果来指导工程数据的修复和改进工作，进一步提高工程数据的准确性和精细度，上述三维数据损失模型，满足如下关系：

其中，F_loss表示三维数据的损失程度，m表示工程数据的理论总数目，δ表示工程数据测量的误差系数，Q₁表示所在位置工程数据的实际数目，表示所在位置工程数据的平均数目。

三维数据的损失程度是指数据在转换、处理或传输过程中丢失或受损的程度。三维数据的损失由多种因素引起，包括但不限于数据采集设备的误差、数据处理过程中的舍入误差、数据传输过程中的丢包。在工程领域三维数据的损失程度将直接影响工程数据的可用性和准确性，如果三维模型的数据损失较大，将导致工程项目的不准确，甚至中断正常的作业流程。实施例将通过三维数据损失模型对工程数据进行评估，分析不同项目、不同时间或不同位置的三维数据损失程度。

其中，工程数据的理论总数目指的是在整个工程项目中理论上应该存在的数据总数，根据工程项目的规模、复杂性和要求等因素确定理论数据。进一步分析所在位置工程数据的实际数目以及平均数目，由于整个或者特定工程项目中，每个特定位置上实际存在的数据数量，可能因为实际操作中的各种因素而与理论总数目存在差异，其中实际施工情况、数据采集设备等因素都会造成理论数目出现差异。实施例中实际数目和平均数目都是用于描述工程数据在具体位置上的分布情况，但它们所强调的角度和目的不同，实际数目更注重每个位置上数据的实际数量，而平均数目则更注重每个位置上数据的平均需求，基于此对工程数据进行管理和分析，可以更好地计算工程数据的受损程度。

在本实施例中，基于数据输送情况和理论数值对工程数据的损失程度进行分析，了解工程数据在传输过程中的损失程度和影响范围，有助于及时采取措施，减少或避免数据损失，有利于之后的工程决策和质量控制。请参见图4，其中S表示整个工程项目三维数据的平均损失程度，1-7分别表示不同的施工项目，根据三维数据分布情况以及工程数据，可以获得同一时刻不同项目所对应的三维数据损失程度。

由示意图可知项目6的数据损失程度明显高于其他工程项目，因此工程负责人应该立即采取项目检查方案，以确定项目数据的损失原因和丢失程度。在一个可选的实施例中具体可以采取以下措施：首先详细检查项目6的数据采集、存储、处理和传输等环节，以确定是否存在技术故障或人为错误，其次利用智能设备对项目6的数据进行备份和恢复测试，以确保数据的安全性和可靠性，然后根据检查和测试结果，制定相应的补救措施，包括修复技术故障、改进数据处理流程、增加数据备份和恢复措施等，最后评估项目6对整个工程项目的影响程度，基于评估结果制定相应的应对措施，降低返工概率和经济成本，同时提高工程质量，大大降低项目的执行风险。

更进一步地，本实施例中对工程数据的检测方法仅仅为本实施例的一个可选条件，在其他一个或者一些实施例中可以根据数据输送情况对数据检验模型进行更换，以保证数据检测结果的可信度，基于工程数据损失程度为管理层提供决策支持，进而保障工程项目的顺利实施。

通过三维数据损失模型对工程数据的分布情况进行检测并获得三维数据的损失度；依据损失度对分布情况进行优化以获得工程数据的最优分布情况，其具体实施内容如下：

使用三维数据损失模型对三维数据进行缺失程度或者损失状况分析。具体来说可以分析不同位置、不同方向上的三维数据的整体性能、数值连续性等特征，基于三维数据损失度衡量不同项目数据的可靠性，从而帮助工程项目制定决策，最终实现工程项目的宏观协调和科学管理。

在本实施例中根据不同项目的三维数据缺失程度，使用不同的应用层功能模块添加不同的数据优化方案，实施相应的优化措施。在一个可选实施例中调整某一项目的数据采集设备和布局方案，使得数据采集更加均匀和全面，依据缺失程度改进工程数据的处理流程，提高数据处理效率和准确性；还可以根据项目需求并利用人工智能自动匹配优化模块，增加数据采集密度或频率或范围，以获得更详细和准确的项目数据，通过数据优化算法实时更新调整项目数据，有利于工程数据的实时调用分析，实现工程数据的历史溯源和复盘检验。

更进一步地，对评估优化效果进行分析。实施优化措施之后，应自动进行监测和评估效果的评估。在一个可选的实施例中，可以再次使用三维数据损失模型对优化后的数据进行评估和分析，可以将初始三维损失程度与优化后的损失程度进行比较，如果优化后的数据损失度减小，则可以根据项目需求以及施工情况对三维数据损失模型进行多次优化和检验，直到数据分布情况满足实际标准或者施工要求，有利于工程项目达到预期目标和质量。

在另外一个可选的实施例中，根据项目要求以及施工条件提前设置数据损失安全范围，如果三维数据损失值落入安全范围内，则说明已经获得了数据的最佳分布情况，可以直接使用该项目的数据分布信息；如果三维数据损失值不在安全范围内，则意味着尚未获得数据的最佳分布结果，因此需要对三维数据损失模型进行多次优化，直到输出结果满足项目的安全范围；如果三维数据损失值接近或恰好达到安全范围，则表明即将获得数据的最佳分布结果，需要对三维数据损失模型进行微调或进一步优化，以确保数据的准确性并保障全流程管理方法的正常运行，上述最优分布情况将为项目决策提供准确的数据支持。

在本实施例中依据损失度对分布情况进行优化，以获得工程数据的最优分布情况，可以发现数据处理流程中存在的问题，有助于优化数据处理流程，提高数据处理效率和准确性；另一方面基于损失情况进行针对性的模型优化，可以减少不必要的资源浪费，降低工程成本，进而提高工作效率和资源利用率，提高工程项目的经济效益。

更进一步地，本实施例参照数据损失模型对项目数据进行优化的方法，仅仅为本实施例的一个可选条件，在其他一个或者一些实施例中可以根据数据输送情况以及工程施工条件对数据处理方式进行调整，以提高数据质量和可靠性。

S4、基于各项目的最优分布情况构建数据特征模型，通过数据特征模型分析不同工程项目的特征状况，其具体步骤以及实施内容如下：

为了实现工程项目的协同治理和综合管理，通过构建统一的数据访问平台，实现工程项目的一体化数据访问，另一方面基于数据特征配置不同的功能模块，使得不同项目实现特定的任务和目标，可以灵活地适应不同的项目需求，实现技术、生产和商务的协调配合。

在本实施例中首先通过数据特征模型得到不同位置工程数据的特征指数，其具体实施内容如下：

上述数据特征模型，满足如下关系：

其中，T表示不同位置数据信号的特征指数，R表示不同位置之间的数据信息增量，L表示测量位置距离数据库的距离，表示数据输送的削减系数，S表示工程数据的采集总面积，θ表示测量位置与数据库之间的夹角，η表示测量位置的数据探测率，q表示测量位置的数据量，ω表示测量环境的信噪比。

在工程数据领域特征指数指代特定的数据列或相关属性，用于描述数据表或数据集的特征，描述项目数据的分布情况、变化趋势或其他特征的统计量或指标，获得不同项目的施工情况、数字规律和变化趋势，基于此对不同项目进行调控和优化，实现多项目同时治理、协同管理，一体化监测或者访问。

不同位置之间的数据信息增量指的是在两个或多个不同位置或不同时间之间数据信息的变化量或差异，通过不同位置的数据变化量分析项目的发展趋势、预测项目的施工状况等，有利于工程项目的高效运作，为了保证不同位置数据信号特征指数的准确性，对不同项目数据之间的信息增量进行深入分析，上述信息增量满足如下关系：

其中，R表示不同位置数据之间的信息增量，a表示数据信息熵，η_i+1表示i+1位置的数据获取概率，η_i表示i位置的数据获取概率。

实施例中数据信息熵指的是不同位置相关数据的不确定性和随机性，也可可以表示数据信息不确定性的度量，用于衡量不同位置数据来源的不确定性以及信息的传输效率，如果项目所处位置的信息熵越高，则说明此项目信息的不确定性和随机性越大；相反如果此项目所处位置的信息熵越低，则表示此项目信息的确定性和预测性也越高，相关项目数据的可信度和利用率越可观。

其中数据获取概率指的是在一定条件下不同位置获取项目数据的可能性。可以利用频率法统计相关数据出现的频率，或采取估计法估算不同项目数据的分布概率。由此可以发现不同项目数据的分布规律，了解工程数据的特征和属性，从而更好地分析信息、应用数据和制定决策，更进一步地保证数据特征模型输出结果的可靠性。

更进一步地，本实施例基于信息增量、信息熵以及数据采集情况保障数据特征模型的稳定运行，仅仅为本实施例的一个可选条件，在其他一个或者一些实施例中可以根据数据转换条件以及项目需求对数据分析方法进行优化，保障数据分析结果的可行性，进而促使工程数据全流程管理方法的实际运用。

测量位置距离数据库的距离即是数据采集点距离工程数据库的距离，数据信号的传输距离将会影响数据接收质量，进一步考虑到信号输送距离对数据信号指数的影响程度，信号传输距离的增加可能会导致信号延迟，可以采取适当的编码和解码技术来纠正错误并防止数据丢失，优化传输速度，以使信号在预定时间内到达目的地，有助于数据的实时性和准确性。

数据输送削减系数是指在数据传输过程中，由于各种原因数据量的减少系数，通常用于衡量数据传输过程中数据的丢失程度。在长距离传输过程中，信号可能会发生畸变或噪声干扰，包括但不限于信号衰减、噪声干扰、数据压缩，考虑到信号削减系数的影响可以衡量数据传输的可靠性和质量。

工程数据的采集总面积对于数据特征的影响关系呈现反比例关系，工程数据的采集总面积越大，数据量就越大，数据特征的分析数据就越明显，反而难以突出反馈数据的某一数据特征。工程项目的施工面积越大，所需要采集的数据就越多，干扰数据量也会随之增加，最后分析时间也会越多。

测量位置与数据库之间的夹角指的是测量位置与数据库中记录的位置之间的角度差异。如果测量位置与数据库中记录的位置之间的夹角较大，说明此项目或者此位置的数据缺乏一定的准确性，需要进一步改进或者重新采集。相反如果测量位置与数据库中记录的位置夹角较小，则说明此项目或者此位置的数据具有可用性，可以直接应用在实际工作中。

测量位置的数据探测率是指在一定时间内，单位面积上测量数据量与总测量数据的比值，可以直接反映测量设备对测量环境的探测能力，是衡量测量设备性能的重要指标之一，其中测量位置数据量是指在一定时间内，测量设备对测量环境产生的测量数据的数量。

测量环境的信噪比是指信号与噪声的比值，可以用于比较所需信号的强度与背景噪声的强度。上述信噪比越高，数据信号越准确，一定程度上探测器所监测出信号中的数值偏差就是噪音。

构建数学模型综合分析不同位置数据信号的特征指数，可以更全面地了解数据性质和分布情况，及时发现数据规律和波动趋势，可以更好地协调项目数据，提高实施决策的有益效果，利于工程项目架构的清晰明了，降低工程项目的执行风险。

然后，根据特征指数分析不同工程项目的特征状况，其具体实施内容如下：

在一个可选的实施例中，对提取的特征指数进行分析，以了解不同工程项目的施工运作情况。比较不同工程项目的施工难度指数，了解各个项目的施工难度情况，如果某个项目的施工难度指数较高，则需要根据工程数据和难度指数采取相应措施来降低施工难度，可以在项目施工之前，进行详细的规划和设计，确保施工过程中不会出现重复工作或不必要的调整，从而节省施工时间，减少施工难度，也可以预制项目构件然后在现场进行组装安装，进而减少现场施工的时间和难度，提高施工效率。

在另外一个可选的实施例中，基于特征指数比较相同工作时间的施工强度指数，以了解各个项目的施工效率，如果某个项目的施工强度指数较高，说明该项目的施工效率较高，可以加快施工进度。可以根据项目数据的分布情况使用先进的施工技术或电子设备进一步提高施工效率，还可以配合使用自动化设备和机械化施工可以代替人工劳动，提高工作效率节约施工时间。

在另外一个可选的实施例中，基于特征指数比较不同工程项目的施工周期指数，以了解各个项目的施工周期情况，如果某个项目的施工周期指数异常，可能存在项目管理问题，需要根据项目数据分布情况和实际条件采取相应措施进行改进，可以利用信息化技术来提高施工的精度和效率，通过BIM技术进行施工过程模拟和优化，结合GPS定位技术进行高精度施工等。

更进一步地，可以将不同工程项目的特征指标进行分类和归纳，形成统计指标或分类指标，以便更好地进行项目评估和决策支持。在另外一个可选的实施例中将工程项目按照施工难度、施工强度和施工周期等指标进行分类，基于工程数据、分布模型结果以及项目施工条件等，对不同类别的项目采取不同的管理措施，具有高度的自动化、智能化，实现工程数据的实时调用分析，促进技术，生产施工的相互配合和协同运作，保证各个项目的精准决策、合理控制以及科学调控。

S5、结合最优分布情况和特征状况对工程数据的全流程进行管理和调控，其具体步骤以及实施内容如下：

在一个可选地实施例中，依据最优分布情况分析工程数据的空间信息情况。在确定不同项目的最优分布情况后，对工程数据的空间信息情况进行进一步的分析，对施工过程的空间信息进行描述和分析，其中包括但不限于施工区域的分布、施工设备的移动轨迹；并将分析的空间信息进行可视化展示，以便更好地理解和展示施工过程的空间分布情况，可以通过绘制施工区域图、设备移动轨迹图等方式实现，根据空间信息分析结果，制定相应的调控措施，包括对施工区域的重新规划、施工设备的重新布局等，有利于调控措施应用到实际的工程项目中，对项目施工过程进行科学管理和合理调控。

在另外一个可选地实施例中，依据特征状况获得不同位置工程数据的作业情况。将特征与相应的位置信息进行关联，具体可以是将项目施工过程中的相关数据与施工区域的地理信息数据进行匹配和关联；根据特征和位置信息的关联结果，对不同位置的工程数据的作业情况进行评估，包括但不限于评估项目施工效率、施工质量以及执行进度，更进一步地综合判断和识别各项目中可能潜在的施工问题和安全风险，基于作业情况评估结果，制定相应的调控措施，包括对施工过程的优化、施工方法的改进、施工资源的重新分配等。另一方面，对工程项目实施过程中的所有数据进行记录和保存，并根据分析结果和项目评估结果不断优化工程管理流程，提高项目质量和经济效益。

结合最优分布情况和特征状况对工程数据的全流程进行管理和调控，分析并整合各个工程项目的相关数据，从而对项目的全过程进行监控和管理，包括但不限于项目设计流程、项目施工过程、项目质量检测、项目成本预算。实施例将对工程项目数据进行持续监测，及时发现数据中的异常情况并进行处理。另一方面，根据各个项目不同阶段的分析结果和评估结果不断优化工程管理流程和方法，提高工程质量和效益。

请参见图5，在一个可选的实施例中，为能够高效地执行本发明所提供的工程数据的全流程管理方法，本发明还提供了工程数据的全流程管理系统，工程数据的全流程管理系统包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如本发明所提供的工程数据的全流程管理方法相关实施例的具体步骤。本发明的工程数据的全流程管理系统，结构完整、客观稳定，能够高效地执行本发明的工程数据的全流程管理方法，提升本发明整体适用性和实际应用能力。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (3)

1.一种工程数据的全流程管理方法，其特征在于，包括如下步骤：

获得工程数据，所述工程数据包括空间数据和感知数据；

构建三维数据分布模型对所述工程数据进行分析，获得所述工程数据的分布情况；

对所述分布情况进行检测得到检测结果，并根据所述检测结果对所述分布情况进行优化，以获得工程数据的最优分布情况；

基于所述最优分布情况构建数据特征模型，通过所述数据特征模型分析不同工程项目的特征状况；

结合所述最优分布情况和所述特征状况对所述工程数据的全流程进行管理和调控；

所述构建三维数据分布模型对所述工程数据进行分析，获得所述工程数据的分布情况包括：

通过所述三维数据分布模型得到工程数据的三维分布情况；

基于所述三维分布情况分析所述工程数据的分布情况；

所述三维数据分布模型包括：

所述三维数据分布模型满足如下关系；

，

其中，表示工程数据的三维分布函数，表示三维数据的内部影响权重，表示三维数据的外部影响权重，表示第一位置x方向上的工程数据，表示第n位置x方向上的工程数据，表示第一位置y方向上的工程数据，表示第n位置y方向上的工程数据,表示第一位置z方向上的工程数据，表示第n位置z方向上的工程数据，表示x方向上的数据转换矩阵，表示y方向上的数据转换矩阵，表示z方向上的数据转换矩阵；

所述对所述分布情况进行检测得到检测结果包括：

构建三维数据损失模型；

所述对所述分布情况进行检测得到检测结果，并根据所述检测结果对所述分布情况进行优化，以获得工程数据的最优分布情况包括：

通过所述三维数据损失模型对所述分布情况进行检测并获得三维数据的损失度；

依据所述损失度对所述分布情况进行优化以获得工程数据的最优分布情况；

所述三维数据损失模型包括：

所述三维数据损失模型，满足如下关系：

，

其中，表示三维数据的损失程度，表示工程数据的理论总数目，表示工程数据测量的误差系数，表示所在位置工程数据的实际数目，表示所在位置工程数据的平均数目；

所述基于所述最优分布情况构建数据特征模型，通过所述数据特征模型分析不同工程项目的特征状况包括：

通过所述数据特征模型得到不同位置工程数据的特征指数；

根据所述特征指数分析不同工程项目的特征状况；

所述数据特征模型包括：

基于所述最优分布情况构建数据特征模型；

所述数据特征模型，满足如下关系：

，

其中，表示不同位置数据信号的特征指数，表示不同位置之间的数据信息增量，表示测量位置距离数据库的距离，表示数据输送的削减系数，表示工程数据的采集总面积，表示测量位置与数据库之间的夹角，表示测量位置的数据探测率，表示测量位置的数据量，表示测量环境的信噪比。

2.根据权利要求1所述的工程数据的全流程管理方法，其特征在于，所述结合所述最优分布情况和所述特征状况对所述工程数据的全流程进行管理和调控包括：

依据所述最优分布情况分析工程数据的空间信息情况；

依据所述特征状况获得不同位置工程项目的作业情况；

结合所述空间信息情况和所述作业情况对工程数据进行实时监测和调用分析，以实现工程数据全流程的管理和调控。

3.一种工程数据的全流程管理系统，其特征在于，系统包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如权利要求1-2任一项所述的工程数据的全流程管理方法。