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龙图腾网获悉中东基建科技集团基建有限公司申请的专利基于大模型的体育场建筑建设施工资源调度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：CN121235419B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511793902.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于大模型的体育场建筑建设施工资源调度方法及系统是由刘雨洲;李峰;刘亚峰;李超;贺叶发;郭炜芬设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的体育场建筑建设施工资源调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大模型的体育场建筑建设施工资源调度方法及系统，通过构建时空特征矩阵；将时空特征矩阵输入至混合预测模型中，利用GCN融合图卷积网络学习工序之间的复杂拓扑依赖和级联影响，通过LSTM长短期记忆网络学习每个工序进度的时间序列模式并融合时空特征矩阵，输出的施工完成概率指数；基于所述施工完成概率指数驱动多智能体强化学习MARL框架，以实现全局目标为准则设计，通过模拟仿真预测资源需求曲线；根据所述资源需求曲线生成施工资源调度方案，至少包括资源的分配量、调度时间和移动路径。可直接指导现场作业，使得资源调度系统能够动态响应施工现场变化。

本发明授权基于大模型的体育场建筑建设施工资源调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大模型的体育场建筑建设施工资源调度方法，其特征在于，所述体育场建筑建设施工资源调度方法包括以下步骤： 获取体育场建筑建设施工的多源异构数据进行处理，通过模拟仿真预测资源需求曲线； 根据所述资源需求曲线生成施工资源调度方案，依据资源需求曲线中不同资源对施工工序的关键程度，结合历史数据与专家经验，为不同资源设定优先级权重； 基于实时库存的初步分配，将实时库存数据与资源需求曲线进行匹配，按照设定的优先级权重，依次为各施工区域分配所需资源，确保满足各区域基本施工需求； 实时监测各区域资源分配情况，当发现目标区域资源分配后仍无法满足需求，判定目标区域资源不足，触发全局资源调配机制； 调用全局资源池，计算从备用资源点到目标区域的调配成本，综合考虑距离与成本因素，优先调度距离最近、成本最低的备用资源； 所述获取体育场建筑建设施工的多源异构数据进行处理，通过模拟仿真预测资源需求曲线，包括： 获取体育场建筑建设施工的多源异构数据，对多源异构数据进行清洗、去噪、归一化和标注，提取与资源调度相关的特征，构建时空特征矩阵； 将时空特征矩阵输入至混合预测模型中，利用GCN融合图卷积网络学习工序之间的复杂拓扑依赖和级联影响，通过LSTM长短期记忆网络学习每个工序进度的时间序列模式并融合时空特征矩阵，输出施工完成概率指数； 基于所述施工完成概率指数驱动多智能体强化学习MARL框架，以实现全局目标为准则设计，通过模拟仿真预测资源需求曲线； 以体育场施工工序为节点，工序间的依赖关系为边，构建GCN图卷积网络的工序拓扑图；将时空特征矩阵中空间单元和工序的特征输入GCN图卷积网络，通过图卷积运算捕捉工序间的级联影响，输出每个工序的拓扑关联特征向量；提取时空特征矩阵中单个工序的时间序列数据，按7天历史数据预测1天结果的窗口划分训练集，输入LSTM网络；通过LSTM的门控机制捕捉工序进度的长期依赖与短期波动输出每个工序的时间序列特征向量；将GCN输出的拓扑关联特征向量与LSTM输出的时间序列特征向量拼接输入全连接层，输出施工完成概率指数； 先从时空特征矩阵中筛选目标数据，以及对应的空间单元属性；同时关联该工序的上下游工序特征，将这些特征数据映射到GCN拓扑图的对应节点及相邻节点，通过图卷积层的局部聚合运算——计算每个节点与其邻接节点的特征加权和，逐步将邻接节点的特征信息融合到目标节点； 将GCN输出的拓扑关联特征向量256维与LSTM输出的时间序列特征向量128维按维度拼接，形成384维的融合特征向量，输入全连接层进行非线性变换与概率计算，最终输出体育场各工序及全局项目的施工完成概率指数，其中，先对两种特征向量进行标准化对齐——确保两者的数值范围一致；接着将对齐后的向量在维度方向拼接，将融合特征向量输入由三层全连接层构成的分类预测模块，第一层全连接层通过ReLU激活函数对融合特征进行非线性映射；第二层全连接层含64个神经元进一步压缩特征维度；最后一层全连接层含2个神经元通过Softmax激活函数输出概率值，分别对应工序在目标时间节点完成与未完成的概率，其中完成概率即为该工序的施工完成概率指数。

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