[發明專利]一種基于大數據的指標管理方法、系統及其存儲介質

有效

• 申請號: 202010700207.5
• 申請日: 2020-07-20
• 公開（公告）號: CN111815194B
• 公開（公告）日: 2022-04-19
• 發明（設計）人: 應鶯;王天海
• 申請（專利權）人: 上海上咨工程造價咨詢有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/10;G06Q50/08;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
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• 代理人: 暫無信息

1.一種基于大數據的指標管理方法，其特征在于：包括如下步驟：

S1：獲取分布式存儲至多個地址的造價數據包，按照預先設定的造價分類，從造價數據包中提取與造價分類對應的子項，將所有子項作為指標參數；

S2：獲取造價數據包對應地址所屬地區的造價數據變化清單，造價數據變化清單為所屬區域中與造價分類對應的子項的價格清單，獲取設定時間段內價格清單的變化波動系數，變化波動系數由通過K-means聚類算法對設定時間段內價格清單在相鄰單位時間上的波動幅度進行聚類分析，指定設定時間段中間點的價格清單作為給定對象核心點，掃描設定時間段內價格清單作為目標匹配樣本點，得到供參考使用的價格清單；對每個子項的價格清單進行計算；

S3：對所屬同一造價分類的子項賦予加權值，根據加權平均值計算出造價分類的代表子項，子項的當前價格清單與計算后的價格清單差值越大，加權值越小；以及，

S4：基于代表子項計算出造價指標，將造價指標輸入造價神經網絡，造價神經網絡為使用同類型造價數據訓練出的神經網絡，若造價神經網絡輸出的結果代表造價指標符合同造價數據的同類型則得出近似工程的造價成果文件；若造價神經網絡輸出的結果不代表造價指標符合同造價數據的同類型則縮小設定時間段并跳轉至S2重新執行。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：還包括如下步驟：

S5：獲取工程類型不同的造價數據包，執行S1-S4；以及，

S6：計算S4中跳轉至S2的次數，若是次數大于預設的超范圍次數，則重復輸入N次模板數據包，重新矯正造價神經網絡中的參數，模板數據包為造價神經的訓練數據。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：還包括如下步驟：

S7：將造價神經網絡的輸入接口指向EXCEL，通過EXCEL接受造價指標；以及，

S8：將造價神經網絡的輸出接口指向EXCEL，生成內含結果的EXCEL文件，或者將結果輸入EXCEL新建的工作表中。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：還包括如下步驟：

S9：為訓練后的造價神經網絡分配賬戶，不同的企業擁有不同的賬戶，造價神經網絡計算過程中，按照賬戶分別保存網絡變化數據，網絡變化數據為計算后造價神經網絡中參數與計算前造價神經網絡中參數差值的對應差值矩陣。

5.一種基于大數據的指標管理系統，其特征在于：包括如下模塊：

獲取數據模塊（1），用于獲取分布式存儲至多個地址的造價數據包，按照預先設定的造價分類，從造價數據包中提取與造價分類對應的子項，將所有子項作為指標參數；

數據計算模塊（2），用于獲取造價數據包對應地址所屬地區的造價數據變化清單，造價數據變化清單為所屬區域中與造價分類對應的子項的價格清單，獲取設定時間段內價格清單的變化波動系數，變化波動系數由通過K-means聚類算法對設定時間段內價格清單在相鄰單位時間上的波動幅度進行聚類分析，指定設定時間段中間點的價格清單作為給定對象核心點，掃描設定時間段內價格清單作為目標匹配樣本點，得到供參考使用的價格清單；對每個子項的價格清單進行計算；

加權計算模塊（3），用于對所屬同一造價分類的子項賦予加權值，根據加權平均值計算出造價分類的代表子項，子項的當前價格清單與計算后的價格清單差值越大，加權值越小；以及，

數據輸出模塊（4），用于基于代表子項計算出造價指標，將造價指標輸入造價神經網絡，造價神經網絡為使用同類型造價數據訓練出的神經網絡，若造價神經網絡輸出的結果代表造價指標符合同造價數據的同類型則得出近似工程的造價成果文件；若造價神經網絡輸出的結果不代表造價指標符合同造價數據的同類型則縮小設定時間段并重新調用所述數據計算模塊（2）。