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公开(公告)号:CN117133294B
公开(公告)日:2024-01-05
申请号:CN202311395210.0
申请日:2023-10-26
申请人: 中铁四局集团有限公司 , 安徽数智建造研究院有限公司
IPC分类号: G10L15/26 , G10L15/02 , G10L15/16 , G06F40/232 , G06F40/279
摘要: 本发明涉及工单组合技术领域,具体地说,涉及基于LSTM模型的语音特征单元提取的改进型智慧工单系统。其包括音频处理单元、特征提取单元、模型运行单元和工单输出单元。本发明中通过音频处理单元将音频数据转化为文本数据,并通过模型运行单元对音频处理单元获取并处理,获取文本数据中的特征,再通过工单输出单元根据提取的特征数据进行工单的制作,如此来使多个子系统中的音频数据整合在一起,做到特征的准确提取,如此来方便后续工作人员对每个子系统数据的整合,加快工作人员整合每个系统的速度。
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公开(公告)号:CN116384756B
公开(公告)日:2023-08-15
申请号:CN202310651475.6
申请日:2023-06-05
申请人: 中铁四局集团有限公司 , 安徽数智建造研究院有限公司
IPC分类号: G06Q10/0635 , G06N3/08 , G06Q10/0639 , G06Q50/08
摘要: 本发明涉及建筑工程进度风险预测技术领域,具体公开基于深度学习的建筑工程进度风险预测评价方法,通过对建造工程在各建造阶段施工完成后监测各建造阶段对应的施工质量,由此评价各建造阶段对应下一建造阶段的如期开工风险系数,与此同时在获取下一建造阶段对应的气象信息、各种建材供应量和施工人员到岗数量,评价各建造阶段对应下一建造阶段的如期完工风险系数,从而结合如期开工风险系数和如期完工风险系数综合进行施工进度风险预测,实现了建筑工程施工进度的全面风险预测,大大提高了预测结果的精准度,能够为建筑工程施工进度管理提供前瞻性的处理措施,有利于施工进度管理效果的提升。
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公开(公告)号:CN110362887B
公开(公告)日:2023-01-24
申请号:CN201910565529.0
申请日:2019-06-27
申请人: 安徽数智建造研究院有限公司 , 中铁四局集团有限公司
摘要: 本发明的实施例公开了一种基于Revit的快速建模方法,涉及基础设施工程建模领域,用于快速建立铁路工程项目的BIM模型。本发明的方法步骤包括:建立铁路工程项目BIM参数化构件族库;提取铁路工程项目施工图中的构件位置坐标信息和几何参数信息至Excel表中;通过研发的基于Revit的铁路工程快速建模插件,录入铁路工程项目管理信息;根据Excel表中的构件位置坐标信息和几何参数信息生成BIM模型,从而实现了铁路工程项目BIM模型快速的参数化建模,并且提高了建模效率和精度。
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公开(公告)号:CN110362895B
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN201910575737.9
申请日:2019-06-28
申请人: 安徽数智建造研究院有限公司 , 中铁四局集团有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于BIM+GIS技术的征地拆迁应用管理系统,属于工程管理技术领域。包括多视角影像收集模块、实景模型生成模块、地下管网模型生成模块、基本应用模块、APP模块以及数据应用模块。本发明将多视角影像生成的实景模型与地下网管模型结合,在生成的应用模型上,通过单体化的方式准确录入数据,真实还原拆迁场景,简化了数据采集过程,在防止数据流失的同时,大大降低了数据的出错率。本发明系统通过在单体化模型上录入相关的业务调查数据能在系统内实现数据与模型的数据绑定,便于数据查看;业务人员在现场录入的数据,其他人员同步的可在系统内查看,实现了数据的实时查看、共享与交互。
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公开(公告)号:CN114638443B
公开(公告)日:2022-08-23
申请号:CN202210541204.0
申请日:2022-05-19
申请人: 安徽数智建造研究院有限公司 , 中铁四局集团有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于改进遗传算法的施工设备智能选型及调配方法,该方法包括以下步骤:获取建筑施工项目及建筑施工大型专用设备的历史基本信息数据;为施工项目推荐建筑施工大型专用设备的推荐集;以项目综合耗损值最低为优化目标建立设备选型优化模型;对设备选型优化模型进行优化,得到施工项目中各施工工序的优选设备;生成机械设备需用计划;利用比选判断规则在动态机械资源数据库中进行设备的自动比选;依据调配规则生成调配任务,进行建筑施工大型专用设备的调配。本发明可以有效地提高企业资产的利用率,降低企业的经营成本,增加企业的经营利润,可以更好地满足于企业的使用需求。
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公开(公告)号:CN117133294A
公开(公告)日:2023-11-28
申请号:CN202311395210.0
申请日:2023-10-26
申请人: 中铁四局集团有限公司 , 安徽数智建造研究院有限公司
IPC分类号: G10L15/26 , G10L15/02 , G10L15/16 , G06F40/232 , G06F40/279
摘要: 本发明涉及工单组合技术领域,具体地说,涉及基于LSTM模型的语音特征单元提取的改进型智慧工单系统。其包括音频处理单元、特征提取单元、模型运行单元和工单输出单元。本发明中通过音频处理单元将音频数据转化为文本数据,并通过模型运行单元对音频处理单元获取并处理,获取文本数据中的特征,再通过工单输出单元根据提取的特征数据进行工单的制作,如此来使多个子系统中的音频数据整合在一起,做到特征的准确提取,如此来方便后续工作人员对每个子系统数据的整合,加快工作人员整合每个系统的速度。
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公开(公告)号:CN116385057A
公开(公告)日:2023-07-04
申请号:CN202310285056.5
申请日:2023-03-22
申请人: 中铁四局集团有限公司 , 安徽数智建造研究院有限公司
IPC分类号: G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06Q10/087 , G06F18/213
摘要: 本发明涉及供应商选择技术领域,具体公开一种基于多维特征分析的建筑工程物资供应商选择评价方法,该方法包括:S1.目标项目信息获取、S2.供应商供货能力需求分析、S3.供应商倾向度分析、S4.供应商历史交付质量分析和S5.待分析供应商处理,本发明更贴合目标项目,保障了供应商分析结果的精确性,同时为后续分析供应商的评估指数奠定了基础,本发明保障了供应商的供货能力符合目标项目的要求,本发明弥补了现有技术中对责任经理的历史工作记录关注度不高的缺陷,保障供应商选择的实用性,本发明弥补了现有技术中对供应商垫付资金这一层面忽视的缺陷,进而保障供应商的风险承担能力,保障供应商对应资金和货物之间的平衡。
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公开(公告)号:CN116384595B
公开(公告)日:2023-08-08
申请号:CN202310651388.0
申请日:2023-06-05
申请人: 中铁四局集团有限公司 , 安徽数智建造研究院有限公司
摘要: 本发明属于工程项目进度预测技术领域,具体公开提供的一种基于成本联动的工程项目进度预测分析方法,包括提取目标铁路项目对应各建造标段的相关建造数据和工程进度跟踪表;分析各建造标段的成本控制符合度和时间控制符合度;设定各建造标段对应进度评估修正因子,并统计各建造标段当前施工进度符合度;预测各建造标段对应进度达成类型,进而确认各协调标段对应的目标辅助标段,并反馈至各协调标段对应进度管理人员;本发明有效解决了当前对成本层面数据分析力度不高的问题,打破了当前项目进度预测方式存在的局限性,确保了项目进度预测结果的合理性,为后续各建造标段施工计划的优化提供了可靠的决策性的建议。
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公开(公告)号:CN116384756A
公开(公告)日:2023-07-04
申请号:CN202310651475.6
申请日:2023-06-05
申请人: 中铁四局集团有限公司 , 安徽数智建造研究院有限公司
IPC分类号: G06Q10/0635 , G06N3/08 , G06Q10/0639 , G06Q50/08
摘要: 本发明涉及建筑工程进度风险预测技术领域,具体公开基于深度学习的建筑工程进度风险预测评价方法,通过对建造工程在各建造阶段施工完成后监测各建造阶段对应的施工质量,由此评价各建造阶段对应下一建造阶段的如期开工风险系数,与此同时在获取下一建造阶段对应的气象信息、各种建材供应量和施工人员到岗数量,评价各建造阶段对应下一建造阶段的如期完工风险系数,从而结合如期开工风险系数和如期完工风险系数综合进行施工进度风险预测,实现了建筑工程施工进度的全面风险预测,大大提高了预测结果的精准度,能够为建筑工程施工进度管理提供前瞻性的处理措施,有利于施工进度管理效果的提升。
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公开(公告)号:CN116384595A
公开(公告)日:2023-07-04
申请号:CN202310651388.0
申请日:2023-06-05
申请人: 中铁四局集团有限公司 , 安徽数智建造研究院有限公司
摘要: 本发明属于工程项目进度预测技术领域,具体公开提供的一种基于成本联动的工程项目进度预测分析方法,包括提取目标铁路项目对应各建造标段的相关建造数据和工程进度跟踪表;分析各建造标段的成本控制符合度和时间控制符合度;设定各建造标段对应进度评估修正因子,并统计各建造标段当前施工进度符合度;预测各建造标段对应进度达成类型,进而确认各协调标段对应的目标辅助标段,并反馈至各协调标段对应进度管理人员;本发明有效解决了当前对成本层面数据分析力度不高的问题,打破了当前项目进度预测方式存在的局限性,确保了项目进度预测结果的合理性,为后续各建造标段施工计划的优化提供了可靠的决策性的建议。
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