[發(fā)明專利]一種基于往期數(shù)據(jù)的基站設(shè)備安裝項(xiàng)目工期預(yù)測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910012312.7
• 申請日: 2019-01-07
• 公開（公告）號: CN109784556A
• 公開（公告）日: 2019-05-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 阮志強(qiáng);徐戈;邵振華
• 申請（專利權(quán)）人: 閩江學(xué)院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/30
• 代理公司: 廈門原創(chuàng)專利事務(wù)所(普通合伙) 35101
• 代理人: 徐東峰

1.一種基于往期數(shù)據(jù)的基站設(shè)備安裝項(xiàng)目工期預(yù)測方法，其特征在于：

主要采用K-Means聚類、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法，構(gòu)建工期劃分機(jī)制，完成區(qū)域、規(guī)模兩大屬性劃分。同時，結(jié)合項(xiàng)目階段屬性基于往期相關(guān)項(xiàng)目數(shù)據(jù)信息給出不同區(qū)域、不同規(guī)模、不同階段基站設(shè)備安裝項(xiàng)目的穩(wěn)健估計(jì)值。利用各階段穩(wěn)健估計(jì)值，最終輸出基站設(shè)備安裝項(xiàng)目工期預(yù)測結(jié)果。

2.如權(quán)利要求1所述的設(shè)計(jì)方法，其特征在于，利用K-Means聚類方法完成項(xiàng)目所實(shí)施區(qū)域劃分：

項(xiàng)目處于不同區(qū)域，所在區(qū)域的社會、經(jīng)濟(jì)、自然因素差異，基站設(shè)備安裝項(xiàng)目所需工期也相應(yīng)存在差異，比如：人口密集、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)站址談判難度大，施工難度大；高海拔地區(qū)施工難度大；立項(xiàng)習(xí)慣導(dǎo)致不同區(qū)域項(xiàng)目規(guī)模不一，對項(xiàng)目工期產(chǎn)生影響。利用K-Means聚類方法，采用以下指標(biāo)完成區(qū)域劃分：

城市面積、平均海拔高度、10年風(fēng)壓、最新人口數(shù)量、人均GDP、新建宏站數(shù)、共址宏站數(shù)、新建室分?jǐn)?shù)、共址室分?jǐn)?shù)、擴(kuò)容數(shù)、微站數(shù)。其中城市面積、平均海拔高度、10年風(fēng)壓可反映自然因素差異；最新人口數(shù)量、人均GDP可反映社會及經(jīng)濟(jì)因素差異；而新建宏站數(shù)、共址宏站數(shù)、新建室分?jǐn)?shù)、共址室分?jǐn)?shù)、擴(kuò)容數(shù)、微站數(shù)反映了區(qū)域立項(xiàng)習(xí)慣差異。

注：宏站、室分、擴(kuò)容、微站為不同基站設(shè)備類型；新建表示該基站設(shè)備在新址進(jìn)行安裝，共址表示該基站設(shè)備安裝位置為在已安裝有其他電信設(shè)備地址安裝無需在新建機(jī)房/機(jī)柜安裝。

3.如權(quán)利要求1所述的設(shè)計(jì)方法，其特征在于，在權(quán)利要求2完成區(qū)域劃分的基礎(chǔ)上，針對某類區(qū)域基站設(shè)備安裝項(xiàng)目利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法根據(jù)項(xiàng)目中基站設(shè)備不同類型確定出項(xiàng)目“BP規(guī)模”，要求項(xiàng)目“BP規(guī)模”與往期數(shù)據(jù)中項(xiàng)目工期成明顯正相關(guān)關(guān)系。

基站設(shè)備安裝項(xiàng)目規(guī)模數(shù)據(jù)中，根據(jù)設(shè)備類型不同可分為：(1)項(xiàng)目新建宏站數(shù)；(2)項(xiàng)目共址宏站數(shù)；(3)項(xiàng)目新建室分?jǐn)?shù)；(4)項(xiàng)目共址室分?jǐn)?shù)；(5)項(xiàng)目擴(kuò)容站點(diǎn)數(shù)；(6)項(xiàng)目微站數(shù)。由于站點(diǎn)數(shù)量和工期存在復(fù)雜的關(guān)系，對于工期而言，要得到與其正相關(guān)的項(xiàng)目規(guī)模數(shù)值采用簡單的加總和依據(jù)經(jīng)驗(yàn)的加權(quán)求和均是不可靠的。本發(fā)明利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)找到工期與項(xiàng)目規(guī)模之間潛在的復(fù)雜關(guān)系，通過該網(wǎng)絡(luò)模型可將輸入的項(xiàng)目規(guī)模數(shù)據(jù)(即：項(xiàng)目中不同設(shè)備類型基站數(shù))，轉(zhuǎn)變?yōu)轫?xiàng)目的“BP規(guī)模”。網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練流程描述如下：

網(wǎng)絡(luò)模型輸入：項(xiàng)目新建宏站數(shù)、項(xiàng)目共址宏站數(shù)、項(xiàng)目新建室分?jǐn)?shù)、項(xiàng)目共址室分?jǐn)?shù)、項(xiàng)目擴(kuò)容站點(diǎn)數(shù)、項(xiàng)目微站數(shù)

網(wǎng)絡(luò)模型輸出：項(xiàng)目工期(天)

與普通BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一致，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包含了輸入層、隱藏層、輸出層，其中隱藏層的神經(jīng)元數(shù)與內(nèi)部層數(shù)不固定，由實(shí)施者自行確定。

4.如權(quán)利要求1所述的設(shè)計(jì)方法，其特征在于，結(jié)合項(xiàng)目階段屬性基于往期相關(guān)項(xiàng)目數(shù)據(jù)信息給出不同區(qū)域、不同規(guī)模、不同階段基站設(shè)備安裝項(xiàng)目工期的穩(wěn)健估計(jì)值：

本發(fā)明采用中位數(shù)這個統(tǒng)計(jì)量作為穩(wěn)健估計(jì)的估計(jì)方法，它不僅能準(zhǔn)確探測粗差的位置，而且能剔除粗差，消除粗差對平差結(jié)果的影響，某新項(xiàng)目工期預(yù)測流程如下：

(1)利用K-Means聚類方法根據(jù)往期相關(guān)數(shù)據(jù)完成項(xiàng)目所述區(qū)域類別劃分；

(2)針對不同區(qū)域類別，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法及往期項(xiàng)目數(shù)據(jù)訓(xùn)練出項(xiàng)目的相應(yīng)“BP規(guī)模”模型；根據(jù)“BP規(guī)模”工期的正相關(guān)關(guān)系，確定出大規(guī)模項(xiàng)目、中規(guī)模項(xiàng)目、小規(guī)模項(xiàng)目分界(可更細(xì))；

(3)針對不同區(qū)域、不同規(guī)模，結(jié)合項(xiàng)目的階段信息，分別利用往期項(xiàng)目工期數(shù)據(jù)確定出相應(yīng)區(qū)域、相應(yīng)規(guī)模、相應(yīng)階段工期的中位數(shù)，以此作為其工期穩(wěn)健估計(jì)值，并形成項(xiàng)目工期預(yù)測表；

(4)根據(jù)新項(xiàng)目所屬區(qū)域，利用相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“BP規(guī)模”模型，計(jì)算出新項(xiàng)目“BP模型”數(shù)值，根據(jù)大、中、小規(guī)模分界，確定新項(xiàng)目分別屬于哪種規(guī)模；

(5)根據(jù)新項(xiàng)目相關(guān)屬性及得出的“BP規(guī)模”數(shù)值，查詢項(xiàng)目工期預(yù)測表，加總各階段的預(yù)測工期確定新項(xiàng)目總體預(yù)測工期。