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龍圖騰網獲悉中國電建集團北京勘測設計研究院有限公司申請的專利一種水利水電工程建設管理智慧決策系統及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119940975B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510203606.3，技術領域涉及：G06Q10/0637；該發明授權一種水利水電工程建設管理智慧決策系統及方法是由馬龍;董春芳;趙靜雅;李進敏;赫雷;宋朝;胡亮;凌磊;王星;王欣垚;李志超;董華林;李欣達;王仲;焦利民;丁祺設計研發完成，并于2025-02-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種水利水電工程建設管理智慧決策系統及方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種水利水電工程建設管理智慧決策系統及方法，包括數據層、平臺層和應用層：應用層包括安全管理單元、質量管理單元、進度管理單元和決策建議單元。本發明實現了對工程建設過程中產生的過程數據的管理和綜合分析，大大提高了工程項目的管理效率和管理針對性；同時，本系統挖掘了安全、質量、進度、資源投入和圖像等過程數據之間的關聯關系，使用相應的異常檢測模型實現對安全數據、質量數據和進度數據的異常檢測，并在存在異常時，構建并使用相應的分析模型獲得異常產生的原因，以及推薦解決相應異常的決策建議，可及時優化資源配置，提高資源利用率，并通過對資源投入的量化控制，降低工程成本。

本發明授權一種水利水電工程建設管理智慧決策系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種水利水電工程建設管理智慧決策系統，其特征在于，包括數據層、平臺層和應用層： 所述數據層包括模型數據庫和過程數據庫；所述模型數據庫用于存儲多個數據異常檢測模型、多個基礎分析模型和多個模型功能組件；其中，所述數據異常檢測模型至少包括安全數據異常檢測模型、質量數據異常檢測模型和進度數據異常檢測模型；所述過程數據庫用于存儲各工程單元的過程數據，所述過程數據至少包括資源投入數據、安全數據、進度數據、質量數據和圖像數據； 所述應用層包括安全管理單元、質量管理單元、進度管理單元和決策建議單元； 所述安全管理單元用于調用所述安全數據和所述安全數據異常檢測模型，輸出安全數據異常標簽； 所述質量管理單元用于調用所述質量數據和所述質量數據異常檢測模型，輸出質量數據異常標簽； 所述進度管理單元用于調用所述進度數據和所述進度數據異常檢測模型，輸出進度數據異常標簽； 所述決策建議單元包括異常編碼模塊、模型構建模塊、決策生成模塊和可視化模塊； 所述異常編碼模塊用于獲取所述安全數據異常標簽、所述質量數據異常標簽和所述進度數據異常標簽，并按照安全、質量、進度的順序生成異常標簽向量； 所述模型構建模塊用于獲取所述異常標簽向量，并根據所述異常標簽向量、所述基礎分析模型和所述模型功能組件構建第一分析模型； 根據所述異常標簽向量、所述基礎分析模型和所述模型功能組件構建第一分析模型，具體包括： 根據所述異常標簽向量匹配獲得所述模型數據庫中的基礎分析模型，所述基礎分析模型包括至少一個模型功能組件； 通過用戶界面編輯所述基礎分析模型，得到初始分析模型； 獲取所述模型數據庫中的訓練數據集；利用所述訓練數據集訓練所述初始分析模型，獲得所述第一分析模型； 所述決策生成模塊用于調用所述第一分析模型和待分析數據，根據所述第一分析模型和所述待分析數據生成決策建議； 所述決策生成模塊調用所述待分析數據，具體包括： 所述決策生成模塊根據異常標簽向量從過程數據庫中匹配獲得所述待分析數據，當異常標簽向量指示安全數據存在異常時，所述待分析數據包括安全數據、資源投入數據和圖像數據；當異常標簽向量指示質量數據存在異常時，所述待分析數據包括質量數據、資源投入數據和圖像數據；當異常標簽向量指示進度數據存在異常時，所述待分析數據包括進度數據、資源投入數據和圖像數據； 所述可視化模塊用于輸出所述決策建議； 所述基礎分析模型是根據所述異常標簽向量中安全數據、質量數據和進度數據的異常數據類型數量而預構建的模板模型； 所述基礎分析模型包括第一基礎分析模型、第二基礎分析模型和第三基礎分析模型； 如果所述安全數據、所述質量數據和所述進度數據中，僅存在一類數據異常，則匹配到所述第一基礎分析模型；所述第一基礎分析模型包括第1生成塊，該第1生成塊包括第1編碼層和第1解碼層；所述第1編碼層用于接收異常類型數據所對應的待分析數據，獲得編碼向量并輸入到所述第1解碼層，所述第1解碼層對所述編碼向量進行分析，輸出異常產生的原因和決策建議； 如果所述安全數據、所述質量數據和所述進度數據中，有且僅有兩類數據異常，則匹配到所述第二基礎分析模型；所述第二基礎分析模型包括第2-1生成塊、第2-2生成塊、第2-3生成塊和第2融合層；所述第2-1生成塊和所述第2-2生成塊分別用于接收每種異常類型數據對應的待分析數據，得到第2-1編碼向量和第2-2編碼向量；所述第2融合層將所述第2-1編碼向量和所述第2-2編碼向量進行融合拼接，得到融合拼接向量，并輸入到所述第2-3生成塊；所述第2-3生成塊分析所述融合拼接向量，輸出異常產生的原因和決策建議； 如果所述安全數據、所述質量數據和所述進度數據中，三類數據均異常，則匹配到所述第三基礎分析模型；所述第三基礎分析模型包括第3-1生成塊、第3-2生成塊、第3-3生成塊、第3-4生成塊和第3融合層；所述第3-1生成塊、所述第3-2生成塊和所述第3-3生成塊分別用于接收每種異常類型數據對應的待分析數據，得到第3-1編碼向量、第3-2編碼向量和第3-3編碼向量；所述第3融合層將所述第3-1編碼向量、所述第3-2編碼向量和所述第3-3編碼向量進行融合拼接，得到融合拼接向量，并輸入到所述第3-4生成塊；所述第3-4生成塊分析所述融合拼接向量，輸出異常產生的原因和決策建議。

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