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龙图腾网获悉四川卓信汇通科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的建筑工程造价分析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：CN121073576B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511606987.6，技术领域涉及：G06Q30/0283；该发明授权一种基于深度学习的建筑工程造价分析方法及系统是由孙肖晶;陈钟华;潘楠;郑颖;郭文英;张润;多长青;郭向和;李蛟飞;李书音;籍玉青;李卓林设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的建筑工程造价分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于深度学习的建筑工程造价分析方法及系统，涉及机器学习技术领域，本申请通过采集原始建筑构件的原始尺寸参数和原始建筑构件经变更后的变更后建筑构件的变更后尺寸参数，获取历史工程变更造价数据集；基于原始尺寸参数和变更后尺寸参数，得到比对相似度；通过深度学习，得到造价调整规则；基于目标历史变更案例中尺寸参数差值和造价调整幅度，得到特征量化向量；基于造价调整规则，得到造价调整系数，从目标历史变更案例中提取出与原始建筑构件对应的历史基准造价，以计算出建筑工程变更后造价，实现了建筑工程变更后造价的精准、高效自动化计算。

本发明授权一种基于深度学习的建筑工程造价分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的建筑工程造价分析方法，其特征在于，包括： 获取历史工程变更造价数据集，所述历史工程变更造价数据集包括多种变更类型，每种变更类型对应多个历史变更案例； 基于原始建筑构件的原始尺寸参数和原始建筑构件经变更后对应的变更后尺寸参数，得到比对相似度，并从所述历史工程变更造价数据集中选择出与所述比对相似度匹配的目标历史变更案例； 通过深度学习，对所述目标历史变更案例中的历史原始建筑构件特征集、历史变更后建筑构件特征集以及历史造价数据进行特征分析，得到造价调整规则； 基于所述造价调整规则，从所述目标历史变更案例中提取出与所述原始建筑构件对应的历史基准造价，结合造价调整系数，计算出建筑工程变更后造价； 通过深度学习，对所述目标历史变更案例中的历史原始建筑构件特征集、历史变更后建筑构件特征集以及历史造价数据进行特征分析，得到造价调整规则，包括： 从所述目标历史变更案例的历史原始建筑构件特征集中提取出历史原始尺寸参数、历史原始材料参数，从历史变更后建筑构件特征集中提取出历史变更后尺寸参数、历史变更后材料参数，从历史造价数据中提取出历史造价调整值； 计算同一目标历史变更案例中的历史原始尺寸参数和对应的历史变更后尺寸参数的尺寸差值，所述历史原始材料参数和对应的历史变更后材料参数的材料差异度，并将所述尺寸差值、所述材料差异度以及所述历史造价调整值进行组合，形成多个特征造价样本对； 通过深度学习，对所述特征造价样本对进行关联特征分析，得到多个中间特征向量，以形成多个特征簇； 将各个特征簇进行规律分析，形成多个初步造价调整规则，对所有初步造价调整规则进行整合，得到造价调整规则； 在通过深度学习，对所述目标历史变更案例中的历史原始建筑构件特征集、历史变更后建筑构件特征集以及历史造价数据进行特征分析，得到造价调整规则之后，还包括： 基于所述目标历史变更案例中尺寸参数差值和造价调整幅度，对所述原始尺寸参数和所述变更后尺寸参数的尺寸差值进行特征量化，得到特征量化向量； 基于所述造价调整规则，对所述特征量化向量进行匹配计算，得到造价调整系数； 基于所述造价调整规则，对所述特征量化向量进行匹配计算，得到造价调整系数，包括： 分别计算出所述造价调整规则中各个候选造价调整规则与所述特征量化向量的匹配度，并将数值最大的匹配度对应的候选造价调整规则作为目标造价调整规则； 从所述目标造价调整规则中提取出与所述特征量化向量匹配的第三尺寸差值区间、材料差异范围对应的调整参数，以计算出造价调整系数。

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