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龙图腾网获悉陕西有色科技有限公司申请的专利工程项目进度智能监控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：CN120106532B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510607653.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权工程项目进度智能监控方法及系统是由席飞飞;盛钰;王禹乐;程磊;李享设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本工程项目进度智能监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工程项目管理技术领域，公开了一种工程项目进度智能监控方法及系统。方法包括：通过多源数据采集终端实时获取包含任务完成状态、资源消耗量等的进度参数；将参数输入预设异常检测模型识别并标记异常数据段，该模型依历史数据特征动态调整阈值；再将标记后参数输入协同预测模型生成进度趋势预测结果，模型根据任务依赖关系和资源分配权重多维度拟合；最后用优先级调度算法对预测结果和当前进度参数分类整合，形成动态监控数据集存储。本发明实现了工程项目进度的智能监控，提高监控准确性和及时性，能有效预防项目延误和成本超支，提升项目管理效率。

本发明授权工程项目进度智能监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种工程项目进度智能监控方法，其特征在于，包括： 通过多源数据采集终端实时获取工程项目的进度参数，其中，所述进度参数包括任务完成状态、资源消耗量、工期偏差率及质量检测结果； 将所述进度参数输入预设的异常检测模型，以识别并标记异常数据段，其中，所述异常检测模型基于历史工程数据中不同异常类型的特征动态调整检测阈值； 将标记后的进度参数输入预设的协同预测模型，以生成进度趋势预测结果，其中，所述协同预测模型根据任务依赖关系及资源分配权重进行多维度拟合； 利用预设的优先级调度算法对所述进度趋势预测结果及当前进度参数进行分类整合，形成动态监控数据集并存储； 构建所述异常检测模型的步骤包括：获取历史工程数据集，其中，所述历史工程数据集中的每条数据标注有异常类型及影响等级；基于所述异常类型及影响等级划分训练子集，每个训练子集对应一种异常场景；利用所述训练子集并行训练初始检测模型，直至所述初始检测模型对各异常场景的识别准确率均大于或等于预设的第一阈值时停止训练，得到中间检测模型；将所述历史工程数据集输入所述中间检测模型，验证所述中间检测模型输出的异常识别结果是否符合预设误差范围；若符合，则将所述中间检测模型确定为所述异常检测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人陕西有色科技有限公司，其通讯地址为：710000 陕西省西安市高新区锦业路绿地领海B座20楼2006；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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