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龙图腾网获悉东莞快创信息科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的软件开发项目进度预测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：CN119721638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510023741.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于人工智能的软件开发项目进度预测管理方法是由安伟;黄文军;程世彬;黄镇业;萧镇乐设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的软件开发项目进度预测管理方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于人工智能的软件开发项目进度预测管理方法，包括：获取项目模块依赖关系图，分析模块之间的依赖强度和影响范围，确定关键模块及其依赖模块的权重；根据开发人员技能水平，分配任务优先级，结合技术复杂度，计算每个模块的开发时间预估，生成初始进度计划；实时监控关键模块的开发进度，若发现滞后，则触发资源调配机制，重新评估任务优先级，调整开发人员分配；若进度预测模型输出与实际情况偏差超过预设阈值，则触发模型自学习机制，重新训练进度预测模型，更新贝叶斯网络和自适应滤波参数。

本发明授权一种基于人工智能的软件开发项目进度预测管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的软件开发项目进度预测管理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取项目模块依赖关系图，分析模块之间的依赖强度和影响范围，确定关键模块及其依赖模块的权重； 根据开发人员技能水平，分配任务优先级，结合技术复杂度，构建进度预测模型，计算每个模块的开发时间预估，生成初始进度计划； 实时监控关键模块的开发进度，若发现滞后，则触发资源调配机制，重新评估任务优先级，调整开发人员分配； 构建贝叶斯网络模型，将包括团队协作效率、技术债务积累、突发技术难题的隐性因素作为节点，构建概率关系图，量化隐性因素对进度的影响； 根据实时进度数据和贝叶斯网络输出，动态更新模块开发时间预估，生成调整后的进度计划，将调整后的进度计划反馈至资源调配机制； 若进度预测模型输出与实际情况偏差超过预设阈值，则触发模型自学习机制，重新训练进度预测模型，更新贝叶斯网络和自适应滤波参数； 其中，所述获取项目模块依赖关系图，分析模块之间的依赖强度和影响范围，确定关键模块及其依赖模块的权重，包括： 采用NetworkX库计算模块依赖关系图谱中模块间依赖关系的强度系数，强度系数由依赖关系的数量和权重确定； 根据强度系数对模块进行排序，取排序前20%的模块作为项目的关键模块； 针对每个关键模块，通过NetworkX库中的深度优先搜索算法识别其直接和间接依赖的上游模块，得到关键模块的依赖模块集合； 对关键模块的依赖模块集合进行K-means聚类分析，根据模块间的相似性将它们划分为不同的依赖模块组； 采用层次分析法，通过构建判断矩阵，计算组内各模块对关键模块的依赖贡献度权重； 将关键模块的强度系数与其依赖模块组的贡献度权重相乘，得到关键模块的综合重要度指标； 其中，所述构建贝叶斯网络模型，将包括团队协作效率、技术债务积累、突发技术难题的隐性因素作为节点，构建概率关系图，量化隐性因素对进度的影响，包括： 获取历史项目数据，采用最大似然估计方法，估计贝叶斯网络模型中各节点的条件概率分布参数，得到团队协作效率、技术债务积累和突发技术难题隐性因素的概率分布； 采用蒙特卡洛模拟方法，随机生成多个隐性因素的取值组合，将其输入至贝叶斯网络模型，计算每种组合下项目进度的条件概率分布，量化隐性因素对项目进度的影响分布； 基于信息增益原理，计算项目进度条件概率分布的信息熵，通过比较引入各隐性因素节点后信息熵的变化量，判断各隐性因素对项目进度的影响显著性，识别出对进度影响最大的关键因素。

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