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龙图腾网获悉中国雄安集团城市发展投资有限公司申请的专利基于BIM的工程进度与成本动态管控优化方法及系统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：CN120163357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202510146564.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于BIM的工程进度与成本动态管控优化方法及系统是由何江海设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于BIM的工程进度与成本动态管控优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于BIM的工程进度与成本动态管控优化方法及系统，涉及工程管控优化技术领域，包括基于BIM模型和多源传感器数据构建具备实时感知能力的数字孪生基础平台；导入进度计划和成本基准数据，建立进度‑成本关联模型，计算综合偏差值，自动生成多组包含资源配置、工序组织和成本控制参数的优化方案；在数字孪生平台进行并行仿真，获取进度和成本预测结果，并进行多目标评估，选取最优方案下发至现场执行；持续采集实际执行数据，与仿真结果对比，当偏差超过阈值时，利用实际数据更新数字孪生平台中的进度‑成本关联模型，实现自适应进化，形成进度与成本的动态协同管控。本发明能够有效提高进度与成本管控的准确性和效率，降低项目风险。

本发明授权基于BIM的工程进度与成本动态管控优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于BIM的工程进度与成本动态管控优化方法，其特征在于，包括： 采用计算机视觉算法解析BIM模型提取工程空间信息和构件属性信息，建立初始施工场景模型；在施工现场部署视觉传感器采集施工实施状态数据，部署定位传感器采集施工人员分布数据，部署物联网传感器采集机械设备运行数据，将所述施工实施状态数据，所述施工人员分布数据，所述机械设备运行数据进行加权组合生成多源数据；将所述多源数据输入预训练的深度学习模型进行特征提取和数据融合，生成施工资源实时状态数据；将所述施工资源实时状态数据与所述初始施工场景模型进行动态映射，构建具备实时感知能力的数字孪生基础平台； 基于所述数字孪生基础平台，导入施工进度计划数据和成本控制基准数据，建立进度-成本关联模型；实时接收所述施工资源实时状态数据，通过所述进度-成本关联模型计算当前进度完成情况和成本消耗情况，与所述施工进度计划数据和所述成本控制基准数据对比得出综合偏差值，包括： 向所述数字孪生基础平台导入施工进度计划数据和成本控制基准数据；对施工现场采集的施工资源实时状态数据进行特征提取，从人员数据中提取作业效率特征，从设备数据中提取能耗水平特征，从材料数据中提取损耗率特征，将提取的所述作业效率特征、所述能耗水平特征和所述损耗率特征构建为资源配置特征向量； 基于施工工序间的逻辑依赖关系构建有向无环图，从所述有向无环图中提取工序完成度特征和关键路径特征，将所述工序完成度特征和所述关键路径特征构建为工序实施特征向量； 构建多层神经网络作为进度-成本关联模型，在所述进度-成本关联模型的中间层设置注意力机制模块；将所述资源配置特征向量和所述工序实施特征向量输入所述进度-成本关联模型，通过所述注意力机制模块计算所述资源配置特征向量与所述工序实施特征向量之间的动态关联强度，生成资源-工序交互矩阵； 将所述资源-工序交互矩阵输入所述进度-成本关联模型，计算当前施工进度完成情况和成本消耗情况，得到进度预测数据和成本预测数据；将所述进度预测数据与所述施工进度计划数据进行对比计算得到进度偏差值，将所述成本预测数据与所述成本控制基准数据进行对比计算得到成本偏差值，基于所述进度偏差值和所述成本偏差值的组合计算得到综合偏差值；根据所述综合偏差值自动生成包含资源配置参数、工序组织参数和成本控制参数的多组优化方案；将所述多组优化方案输入所述数字孪生基础平台进行并行仿真，获取各方案的仿真预测结果，所述仿真预测结果包括进度预测结果和成本预测结果； 对所述进度预测结果和所述成本预测结果进行多目标评估，选取综合效益最优执行方案；将所述最优的执行方案通过所述数字孪生基础平台下发至现场管理终端，启动方案执行监测模块持续采集实际执行数据；将所述实际执行数据与所述仿真预测结果进行实时对比分析，当对比偏差超过预设阈值时，利用所述实际执行数据更新所述数字孪生基础平台中的所述进度-成本关联模型，实现数字孪生环境的自适应进化，确保下一轮仿真验证的准确性，形成施工进度与成本的数字孪生动态协同管控。

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