[發明專利]一種基于往期數據的基站設備安裝項目工期預測方法

在審

• 申請號: 201910012312.7
• 申請日: 2019-01-07
• 公開（公告）號: CN109784556A
• 公開（公告）日: 2019-05-21
• 發明（設計）人: 阮志強;徐戈;邵振華
• 申請（專利權）人: 閩江學院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/30
• 代理公司: 廈門原創專利事務所(普通合伙) 35101
• 代理人: 徐東峰

本發明公開了一種往期數據的基站設備安裝項目工期預測方法。包括：采用K?Means聚類、BP神經網絡等機器學習方法，構建工期劃分機制，完成區域、規模兩大屬性劃分。同時，結合項目階段屬性基于往期相關項目數據信息給出不同區域、不同規模、不同階段基站設備安裝項目的穩健估計值。利用各階段穩健估計值，最終輸出基站設備安裝項目工期預測結果。解決了現有技術中未考慮項目所處區域的社會、經濟、自然等因素，無法準確的預測項目工期的技術問題。達到了總和考慮項目所處區域的社會、經濟、自然等因素對項目工期的影響，得到基站設備安裝項目工期預測的技術效果。

技術領域

本發明關于一種基于往期數據的基站設備安裝項目工期預測方法。

背景技術

電信運營商進行基站設備安裝項目施工前，沒有統一的度量來標定不同項目從準備到關閉的預測工期。導致項目管控失調，無法有效對相關項目進行跟蹤把握。目前基站設備安裝項目工期預測方法主要有：(1)基于設備安裝工作量計算工時進行預測；(2)根據項目經理經驗預估。方法(1)未考慮項目所處區域的社會、經濟、自然等因素影響，而方法(2)受項目經理主觀認知影響較大，均無法較為準確的預測項目工期。如何考慮項目所處區域的社會、經濟、自然等因素對項目工期的影響，得出基站設備安裝項目工期預測方法，成為運營商基站工程建設人員急需解決的問題。

發明內容

鑒于上述情況，有必要提供一種基于往期數據的基站設備安裝項目工期預測方法，可以有效解決上述問題。

本發明提供一種基于往期數據的基站設備安裝項目工期預測方法，包括以下步驟：

(1)分析基站設備安裝項目工期影響因素，根據實際業務確定影響工期的因素：區域因素，項目規模因素、項目類型因素、管理因素等。

(2)在獲取往期數據的基礎上，對獲取的數據進行相應的統計性描述，統計標準項目(未逾期)與逾期項目比例、項目區域分布、項目規模，并對異常值、缺失值進行相應的處理。

(3)利用處理后的數據，采用機器學習方法，構建標準工期劃分機制，完成不同區域、不同規模、不同階段的劃分。其中，通過K-Means聚類方法用以劃分區域，根據BP神經網絡找到復雜規律，輸出BP規模。

(4)根據上述劃分，對不同區域、不同規模、不同階段的工期數據都給出相應的穩健性估計，最終輸出項目工期預測表。

附圖說明

圖1一種基于往期數據的基站設備安裝項目工期預測方法的實施步驟圖；

圖2收集數據信息表；

圖3數據預處理過程的流程圖；

具體實施方式

請參照圖1，本發明實施一種基于往期數據的基站設備安裝項目工期預測方法，包括如下步驟：

S1，分析基站設備安裝項目工期影響因素，根據實際業務確定影響工期的因素：區域因素，項目規模因素、項目類型因素、管理因素等；

S2，在獲取往期數據的基礎上，對獲取的數據進行相應的統計性描述，統計標準項目(未逾期)與逾期項目比例、項目區域分布、項目規模，并對異常值、缺失值進行相應的處理；

S3，利用處理后的數據，采用機器學習方法，構建標準工期劃分機制，完成不同區域、不同規模、不同階段的劃分。其中，通過K-Means聚類方法用以劃分區域，根據BP神經網絡找到復雜規律，輸出BP規模；

S4，根據上述劃分，對不同區域、不同規模、不同階段的工期數據都給出相應的穩健性估計，最終輸出項目工期預測表。

在步驟S1中，充分分析基站設備安裝項目工期影響因素：