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龙图腾网获悉中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所;北京经纬信息技术有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司申请的专利一种隧道施工进度动态管理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：CN119515290B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202411418132.6，技术领域涉及：G06Q10/10；该发明授权一种隧道施工进度动态管理方法及系统是由吴佳琪;刘红良;解亚龙;王万齐;刘红峰设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种隧道施工进度动态管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种隧道施工进度动态管理方法及系统，获取隧道施工项目中多个项目施工路径中工期最长的关键施工路径，将每个子施工项目的速率影响要素数据输入预训练的隧道施工速率预测模型并输出每个子施工项目的施工速率预测值，每个子施工项目的工作量除以对应的施工速率预测值得到每个子施工项目的预测施工工期，相加得到隧道施工项目的隧道预测施工工期并确定施工计划日期；按照隧道施工项目的监管需求动态设置多个监测时间点，计算每个监测时间点的当前进度偏差率和动态目标工期偏差率后获得工期延误指标；根据工期延误指标判断每个监测时间点处隧道施工项目的施工进度并进行提示和预警，以指导调整隧道施工项目的后续施工进度。

本发明授权一种隧道施工进度动态管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种隧道施工进度动态管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 获取隧道施工项目中的关键施工路径，所述关键施工路径为多个项目施工路径中工期最长的，所述项目施工路径由多个子施工项目按照施工先后顺序排列得到； 基于针对人员管理、物资储备、工艺工法、环境条件和机械设备预建立的指标体系，获取所述关键施工路径中各子施工项目的速率影响要素数据，将每个子施工项目的所述速率影响要素数据输入预训练的隧道施工速率预测模型并输出每个子施工项目的施工速率预测值；所述隧道施工速率预测模型是基于反向传播神经网络模型训练得到的；采用每个子施工项目的工作量除以对应的施工速率预测值得到每个子施工项目的预测施工工期，相加得到所述隧道施工项目的隧道预测施工工期，并确定施工计划日期； 按照所述隧道施工项目的监管需求动态设置多个监测时间点，在每个监测时间点计算当前进度偏差率和动态目标工期偏差率，根据所述当前进度偏差率和所述动态目标工期偏差率获得工期延误指标； 根据所述工期延误指标判断每个监测时间点处所述隧道施工项目的施工进度，并进行提示和预警，以指导调整所述隧道施工项目的后续施工进度； 其中，所述隧道施工速率预测模型采用如下方法进行训练： 获取训练样本集，所述训练样本集包含多个样本，每个样本包含针对单个子施工项目采集的速率影响要素数据，并添加对应的施工速率预测值作为标签；所述速率影响要素数据是针对人员管理、物资储备、工艺工法、环境条件和机械设备预建立的指标体系采集得到的； 获取初始神经网络模型，所述初始神经网络模型以每个样本中的所述速率影响要素数据为输入，以所述施工速率预测值为输出；所述初始神经网络模型采用反向传播神经网络模型；所述反向传播神经网络模型包括连续设置的输入层、隐藏层和输出层； 将每个样本的所述施工速率预测值与标签进行比对并构建损失函数，以最小化所述损失函数为目标对所述初始神经网络模型进行参数迭代更新，将更新后的所述初始神经网络模型构建为隧道施工速率预测模型； 并且，所述隐藏层对每个样本中的所述速率影响要素数据进行加权求和后使用激活函数处理获得每个样本的所述施工速率预测值； 其中，按照所述隧道施工项目的监管需求动态设置多个监测时间点包括： 根据所述隧道施工项目的时间间隔监管需求以时间间隔为周、半月和月设置监测时间点； 其中，在每个监测时间点计算所述当前进度偏差率的表达式为： ； 其中，表示所述隧道施工项目开始到所述监测时间点的实际施工日期，表示所述隧道施工项目开始到所述监测时间点的施工计划日期； 其中，在每个监测时间点计算所述动态目标工期偏差率的表达式为： ； 其中，表示所述监测时间点的预测施工工期，表示所述监测时间点的计划施工工期； 其中，根据所述当前进度偏差率和所述动态目标工期偏差率获得工期延误指标的表达式为： ； 其中，表示所述当前进度偏差率的权重，表示所述动态目标工期偏差率的权重； 其中，根据所述工期延误指标判断每个监测时间点处所述隧道施工项目的施工进度，并进行提示和预警包括： 根据所述隧道施工项目的后期控制难易程度，确定所述工期延误指标的多个等级区间界值，并利用所述等级区间界值划分至少四个等级区间；各等级区间分别对应需要重度警示的极难控制预警、需要中度警示的困难控制预警、需要轻度警示的较难控制预警和无需警示的容易控制预警。

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