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龙图腾网获悉中国电建集团北京勘测设计研究院有限公司申请的专利一种水利水电工程建设管理智慧决策系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119940975B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510203606.3，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种水利水电工程建设管理智慧决策系统及方法是由马龙;董春芳;赵静雅;李进敏;赫雷;宋朝;胡亮;凌磊;王星;王欣垚;李志超;董华林;李欣达;王仲;焦利民;丁祺设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水利水电工程建设管理智慧决策系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种水利水电工程建设管理智慧决策系统及方法，包括数据层、平台层和应用层：应用层包括安全管理单元、质量管理单元、进度管理单元和决策建议单元。本发明实现了对工程建设过程中产生的过程数据的管理和综合分析，大大提高了工程项目的管理效率和管理针对性；同时，本系统挖掘了安全、质量、进度、资源投入和图像等过程数据之间的关联关系，使用相应的异常检测模型实现对安全数据、质量数据和进度数据的异常检测，并在存在异常时，构建并使用相应的分析模型获得异常产生的原因，以及推荐解决相应异常的决策建议，可及时优化资源配置，提高资源利用率，并通过对资源投入的量化控制，降低工程成本。

本发明授权一种水利水电工程建设管理智慧决策系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种水利水电工程建设管理智慧决策系统，其特征在于，包括数据层、平台层和应用层： 所述数据层包括模型数据库和过程数据库；所述模型数据库用于存储多个数据异常检测模型、多个基础分析模型和多个模型功能组件；其中，所述数据异常检测模型至少包括安全数据异常检测模型、质量数据异常检测模型和进度数据异常检测模型；所述过程数据库用于存储各工程单元的过程数据，所述过程数据至少包括资源投入数据、安全数据、进度数据、质量数据和图像数据； 所述应用层包括安全管理单元、质量管理单元、进度管理单元和决策建议单元； 所述安全管理单元用于调用所述安全数据和所述安全数据异常检测模型，输出安全数据异常标签； 所述质量管理单元用于调用所述质量数据和所述质量数据异常检测模型，输出质量数据异常标签； 所述进度管理单元用于调用所述进度数据和所述进度数据异常检测模型，输出进度数据异常标签； 所述决策建议单元包括异常编码模块、模型构建模块、决策生成模块和可视化模块； 所述异常编码模块用于获取所述安全数据异常标签、所述质量数据异常标签和所述进度数据异常标签，并按照安全、质量、进度的顺序生成异常标签向量； 所述模型构建模块用于获取所述异常标签向量，并根据所述异常标签向量、所述基础分析模型和所述模型功能组件构建第一分析模型； 根据所述异常标签向量、所述基础分析模型和所述模型功能组件构建第一分析模型，具体包括： 根据所述异常标签向量匹配获得所述模型数据库中的基础分析模型，所述基础分析模型包括至少一个模型功能组件； 通过用户界面编辑所述基础分析模型，得到初始分析模型； 获取所述模型数据库中的训练数据集；利用所述训练数据集训练所述初始分析模型，获得所述第一分析模型； 所述决策生成模块用于调用所述第一分析模型和待分析数据，根据所述第一分析模型和所述待分析数据生成决策建议； 所述决策生成模块调用所述待分析数据，具体包括： 所述决策生成模块根据异常标签向量从过程数据库中匹配获得所述待分析数据，当异常标签向量指示安全数据存在异常时，所述待分析数据包括安全数据、资源投入数据和图像数据；当异常标签向量指示质量数据存在异常时，所述待分析数据包括质量数据、资源投入数据和图像数据；当异常标签向量指示进度数据存在异常时，所述待分析数据包括进度数据、资源投入数据和图像数据； 所述可视化模块用于输出所述决策建议； 所述基础分析模型是根据所述异常标签向量中安全数据、质量数据和进度数据的异常数据类型数量而预构建的模板模型； 所述基础分析模型包括第一基础分析模型、第二基础分析模型和第三基础分析模型； 如果所述安全数据、所述质量数据和所述进度数据中，仅存在一类数据异常，则匹配到所述第一基础分析模型；所述第一基础分析模型包括第1生成块，该第1生成块包括第1编码层和第1解码层；所述第1编码层用于接收异常类型数据所对应的待分析数据，获得编码向量并输入到所述第1解码层，所述第1解码层对所述编码向量进行分析，输出异常产生的原因和决策建议； 如果所述安全数据、所述质量数据和所述进度数据中，有且仅有两类数据异常，则匹配到所述第二基础分析模型；所述第二基础分析模型包括第2-1生成块、第2-2生成块、第2-3生成块和第2融合层；所述第2-1生成块和所述第2-2生成块分别用于接收每种异常类型数据对应的待分析数据，得到第2-1编码向量和第2-2编码向量；所述第2融合层将所述第2-1编码向量和所述第2-2编码向量进行融合拼接，得到融合拼接向量，并输入到所述第2-3生成块；所述第2-3生成块分析所述融合拼接向量，输出异常产生的原因和决策建议； 如果所述安全数据、所述质量数据和所述进度数据中，三类数据均异常，则匹配到所述第三基础分析模型；所述第三基础分析模型包括第3-1生成块、第3-2生成块、第3-3生成块、第3-4生成块和第3融合层；所述第3-1生成块、所述第3-2生成块和所述第3-3生成块分别用于接收每种异常类型数据对应的待分析数据，得到第3-1编码向量、第3-2编码向量和第3-3编码向量；所述第3融合层将所述第3-1编码向量、所述第3-2编码向量和所述第3-3编码向量进行融合拼接，得到融合拼接向量，并输入到所述第3-4生成块；所述第3-4生成块分析所述融合拼接向量，输出异常产生的原因和决策建议。

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