[发明专利]一种基于大数据的建筑施工进度预测和监管系统

权利要求书

1.一种基于大数据的建筑施工进度预测和监管系统，其特征在于，包括：

建筑施工强度分析单元，用于将当前施工的建筑工程进行施工强度分析，并获取到分析对象施工过程内施工工序，通过施工强度分析获取到高强度施工信号和低强度施工信号，并将其一同发送至工程进度预测单元；

现有执行方式分析单元，用于将分析对象内的施工工序进行分析，执行方式包括依次执行、平行执行以及流水执行；通过分析生成强阻碍影响信号和低阻碍影响信号，并将其发送至工程进度预测单元；

进度影响因素分析单元，用于将分析对象进行进度影响因素分析，通过分析生成影响因素异常信号和影响因素正常信号，并将其一同发送至工程进度预测单元；

工程进度预测单元，用于将分析对象的工程进度进行预测，判断当前分析对象的工程进度是否能够准时完成；通过工程进度预测获取到工程准时完工信号或者工程完工风险信号；

工程完工风险信号，用于对工程完工风险信号对应的分析对象进行安全监管分析，通过安全监管分析生成安全异常信号或者安全正常信号，并将其发送至管理人员的手机终端。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的建筑施工进度预测和监管系统，其特征在于，建筑施工强度分析单元的分析过程如下：

采集到分析对象内施工工序的数量以及对应施工工序的平均执行需求耗时，并将其分别标记为SLi和HSi；采集到分析对象内施工工序执行时使用设备的类型数量，并将其标记为SBi；通过分析获取到分析对象的建筑施工强度分析系数Xi，将分析对象的建筑施工强度分析系数Xi与施工强度分析系数阈值进行比较：

若分析对象的建筑施工强度分析系数Xi超过施工强度分析系数阈值，则判定当前分析对象的建筑施工强度大，生成高强度施工信号并将当前分析对象标记为高强度分析对象，随后将高强度施工信号发送至工程进度预测单元；

若分析对象的建筑施工强度分析系数Xi未超过施工强度分析系数阈值，则判定当前分析对象的建筑施工强度小，生成低强度施工信号并将当前分析对象标记为低强度分析对象，随后将低强度施工信号发送至工程进度预测单元。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的建筑施工进度预测和监管系统，其特征在于，现有执行方式分析单元的分析过程如下：

将依次执行方式标记为进度阻碍方式，将平行执行方式和流水执行方式统一标记为进度促进方式，采集到分析对象内匹配进度阻碍方式的施工工序数量与匹配进度促进方式的施工工序数量的比值以及进度阻碍方式的施工工序对应最大间隔工序数量，并将其分别标记为工序数量比值和最大间隔工序数量，同时将工序数量比值和最大间隔工序数量分别与工序数量比值阈值和最大间隔工序数量阈值进行比较：

若工序数量比值超过工序数量比值阈值，或者最大间隔工序数量未超过最大间隔工序数量阈值，则判定执行方式对工程进度的阻碍影响大，生成强阻碍影响信号并将强阻碍影响信号发送至工程进度预测单元；

若工序数量比值未超过工序数量比值阈值，且最大间隔工序数量超过最大间隔工序数量阈值，则判定执行方式对工程进度的阻碍影响小，生成低阻碍影响信号并将低阻碍影响信号发送至工程进度预测单元。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的建筑施工进度预测和监管系统，其特征在于，进度影响因素分析单元的分析过程如下：

采集到分析对象内施工人员延时完成当前作业的频率以及分析对象内施工人员执行作业过程中进行设备维护的时长，并将其分别标记为YSPi和WHSi；采集到分析对象对应施工工期内出现恶劣天气的频率，并将其标记为ELPi；通过分析获取到分析对象的进度影响因素分析系数Ci；将分析对象的进度影响因素分析系数Ci与进度影响因素分析系数阈值进行比较：

若分析对象的进度影响因素分析系数Ci超过进度影响因素分析系数阈值，则判定进度影响因素分析异常，生成影响因素异常信号并将影响因素异常信号发送至工程进度预测单元；

若分析对象的进度影响因素分析系数Ci未超过进度影响因素分析系数阈值，则判定进度影响因素分析正常，生成影响因素正常信号并将影响因素正常信号发送至工程进度预测单元。