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龙图腾网获悉广东东方思维科技有限公司申请的专利一种基于工序报验的公路工程现场管理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：CN120806752B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511308333.5，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于工序报验的公路工程现场管理方法是由谭俊威;王文龙;黄国治;李永春;李礼烽;王荣斌;谭平华设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于工序报验的公路工程现场管理方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于工序报验的公路工程现场管理方法，通过多渠道获取公路施工现场数据、标准和技术规范；利用大数据分析技术进行分析，构建质量监控模型对施工过程进行质量监控，并与标准数据进行对比，预测质量是否合格，同时生成质量监测报告；根据质量预测结果执行对应策略，若预测的质量合格，则将相关数据填写在工序报验申请表中，若预测的质量不合格，则结合质量监测报告进行风险评估，并对风险评估结果进行评分，基于评分触发预警；基于相关性分析不合格的影响因素并定位，根据定位到的具体因素进行整改防控；实现在工序报验的过程中对工程的质量进行监控，提高工程质量，同时便于后期数据回溯。

本发明授权一种基于工序报验的公路工程现场管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于工序报验的公路工程现场管理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过多渠道获取公路施工现场数据、标准和技术规范，并对采集的数据进行预处理，所述施工现场数据包括施工数据、工序流程数据、设备数据和人员数据； S2：利用大数据分析技术对采集的数据进行分析，构建质量监控模型对施工过程进行质量监控，并与标准数据进行对比，预测质量是否合格，同时生成质量监测报告； S3：根据质量预测结果执行对应策略，若预测的质量合格，则将相关数据填写在工序报验申请表中，所述相关数据包括施工过程中的物理参数和工艺参数；若预测的质量不合格，则结合质量监测报告进行风险评估，并对风险评估结果进行评分，基于评分触发预警； S4：基于相关性分析不合格的影响因素并定位，根据定位到的具体因素进行整改防控； 其中，S2包括以下步骤： S21：基于关联规则挖掘算法，分析公路施工现场数据之间的潜在关联； S22：利用聚类算法对施工过程中的质量数据进行分类，将相似质量特征的工序归为一类； S23：以公路施工现场数据和环境数据为输入，工程质量验收结果为输出标签，构建机器学习模型并利用历史数据进行训练； S24：依据公路工程质量验收规范与设计要求，构建全面的质量监控指标体系； S25：结合大数据分析技术与质量监控指标体系构建质量监控模型，并融入S21中挖掘的关联规则和S22中聚类的簇特征； S26：将当前公路施工现场数据和环境数据输入到质量监控模型中，预测得到当前工程质量验收结果，同时自动生成质量检测报告； 将S24构建的质量监控指标体系作为模型的判断标准，具体包括指标阈值和指标权重，模型需将机器学习预测的结果与指标体系的阈值对比，同时结合指标权重计算综合质量得分，计算公式为： Z=∑α×G； 其中，Z表示综合质量得分，α表示权重，G表示指标达标率； 其中，S4包括以下步骤： S41：明确潜在影响因素维度，并细化具体指标，将质量不合格的具体表现与影响因素数据关联，形成分析数据集； S42：以质量不合格的量化指标为因变量，各因素指标为自变量，构建多元线性回归模型，通过回归系数绝对值大小判断影响强度； S43：基于SHAP技术计算各因素相关性并排序； S44：基于相关性分析结果，结合现场实际排查，精准定位问题根源； S45：根据定位的具体因素，制定可执行、可追溯的整改方案，并明确整改要素； S46：施工单位按照整改方案执行，并实时上传进展。

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