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[發(fā)明專利]一種基于云計算的工程項目管理系統(tǒng)中的數據處理方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201711008399.8 申請日: 2017-10-25
公開(公告)號: CN107644327A 公開(公告)日: 2018-01-30
發(fā)明(設計)人: 項勇;徐姣姣;黃佳禎;魏瑤;楊熙漢;張志盈;盧立宇;盧永琴 申請(專利權)人: 西華大學
主分類號: G06Q10/10 分類號: G06Q10/10;G06F17/30
代理公司: 北京眾合誠成知識產權代理有限公司11246 代理人: 夏艷
地址: 610039 四川*** 國省代碼: 四川;51
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 計算 工程項目 管理 系統(tǒng) 中的 數據處理 方法
【說明書】:

技術領域

發(fā)明屬于工程項目管理技術領域,尤其涉及一種基于云計算的工程項目管理系統(tǒng)中的數據處理方法。

背景技術

工程項目管理系統(tǒng)是指從事工程項目管理的企業(yè)(以下簡稱工程項目管理企業(yè))受業(yè)主委托,按照合同約定,代表業(yè)主對工程項目的組織實施進行全過程或若干階段的管理和服務。工程項目管理企業(yè)不直接與該工程項目的總承包企業(yè)或勘察、設計、供貨、施工等企業(yè)簽訂合同,但可以按合同約定,協助業(yè)主與工程項目的總承包企業(yè)或勘察、設計、供貨、施工等企業(yè)簽訂合同,并受業(yè)主委托監(jiān)督合同的履行。工程項目管理的具體方式及服務內容、權限、取費和責任等,由業(yè)主與工程項目管理企業(yè)在合同中約定。然而,現有云計算處理工程項目數據導出/導入技術,多是針對每種數據獨立編寫數據導出、導入功能,浪費人工。同時工程項目自下達后項目狀態(tài)、流程記錄、項目成本歸集情況、物資收發(fā)貨等信息無法共享、工程預算與決算管理相互分離,無法分析項目執(zhí)行情況,使得項目管理效率低下。

綜上所述,現有技術存在的問題是:現有云計算處理工程項目數據導出/導入技術,多是針對每種數據獨立編寫數據導出、導入功能,浪費人工。同時工程項目自下達后項目狀態(tài)、流程記錄、項目成本歸集情況、物資收發(fā)貨等信息無法共享、工程預算與決算管理相互分離,無法分析項目執(zhí)行情況,使得項目管理效率低下。

發(fā)明內容

針對現有技術存在的問題,本發(fā)明提供了一種基于云計算的工程項目管理系統(tǒng)中的數據處理方法。

本發(fā)明是這樣實現的,一種基于云計算的工程項目管理系統(tǒng)中的數據處理方法包括以下步驟:

步驟一,將工程項目數據傳送至云計算系統(tǒng);

所述云計算系統(tǒng)通過控制時間序列的聚集度來識別不同分形水平和動力學特征的時間序列生成過程;具體包括:

(1)數據絕對值縮小化處理,記為X=(Xt:t=1,…,T);

(2)使用X計算最小二乘法回歸直線使用

ΔYt=Yt-Yt-1,對作最小二乘法估計獲得參數估值記Y=(Y'10,…,Y'1t,…,Y'1T-1)',Y1t=(ΔYt,-Yt(1+Yt2)-1),s11和s22分別表示矩陣的第一行第一列的元素和第二行第二列的元素;

(3)計算θ1的置信區(qū)間其中是t分布在置信水平的臨界值以及歸無假說γ=0的統(tǒng)計量如果θ1的置信區(qū)間被包含在區(qū)間(-1,1)內并且歸無假說γ=0被拒絕、接受對立假說γ>0的話,則證據支持數據來自NLARI過程,執(zhí)行步驟四,否則對j=j+1(初值j=1),計算j重聚集時間序列Xj,記為X=Xj,執(zhí)行步驟二;如果循環(huán)時間序列到不能繼續(xù)被聚集,輸出結果X是一個非NLARI過程或一個具有γ=0的退化ARI(2,1)過程,退出分析;

(4)記j1=j,讓執(zhí)行分形識別,獲得j2重聚集序列分形度為(δ1,k2,k),記為或無分形

(5)對和分別執(zhí)行步驟二獲得θ1的置信區(qū)間θ2的置信區(qū)間以及γ的置信區(qū)間其中如果θ12,γ的置信區(qū)間被包含在區(qū)間(-1,1),(0,4),(0,1)內,則證據支持X來自穩(wěn)定不動點域上的NLARI過程;如果θ12,γ的置信區(qū)間被包含在區(qū)間

(-1,1),內,則證據支持X來自穩(wěn)定周期環(huán)域上的NLARI過程;如果θ12,γ的置信區(qū)間被包含在區(qū)間(-1,1),(0,+∞),內,則證據支持X來自不穩(wěn)定周期環(huán)域上的NLARI過程;否則X來自臨界值上的NLARI過程;輸出具有這些動態(tài)特征的分形序列

和無分形序列包括模型參數作為結論。

進一步,識別不同長記憶水平的最小聚集度時間序列方法,包括:

1)選定一個正值遞減序列δ1,k,設初值k=j=1和X1=X;

2)計算第j重聚集時間序列Xj

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