-
公开(公告)号：CN119204340A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411458014.8
申请日：2024-10-18
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/08
Abstract: 本发明的一种基于长短期记忆神经网络的工程造价智能预测方法及装置，方法包括以下步骤：获取电网项目的工程造价数据，进行标准化后分为训练集和验证集；基于变分模态分解得到若干阶的造价模态分量；构建时间窗口，将若干阶的造价模态分量进行时间序列化，得到输入向量；构建长短期记忆神经网络模型，将输入向量分别从正反两个方向通过预设的LSTM层得到输出序列；初始化长短期记忆神经网络模型，并进行模型训练，得到最终的工程造价预测模型；将待预测的工程造价数据输入工程造价预测模型，得到多个不同频率的预测序列，将多个不同频率的预测序列可视化为时间曲线，得到工程造价预测结果。本发明解决了当前造价预测方法的不准确问题。
-
公开(公告)号：CN118734386A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410676840.3
申请日：2024-05-29
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明涉及CAD图纸构件识别技术领域，尤其涉及一种用于变电站建筑物设计图纸的构件识别方法。包括有以下步骤：步骤一、数据预处理:提取图纸中的基本构件信息，包括构件类型、构件几何属性和构件非几何属性；步骤二、标记图数据结构:首先将每个构件视为图结构中的一个节点，节点属性包括构件类型、几何属性、非几何属性。本发明的图纸构件识别方法结合几何特征和拓扑关系进行识别，并利用深度优先搜索算法识别墙体和楼梯，并结合梁柱、门窗与墙体的拓扑关系进行判断，有效提高了识别的准确率。
-
公开(公告)号：CN119168360A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411175850.5
申请日：2024-08-26
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06N20/00
Abstract: 本发明的一种基于注意力机制的输变电工程结算超概预警方法及装置，所述方法包括以下步骤：获取输变电工程的第一结算数据，建立第一结算数据集；对第一结算数据集依次进行异常值和缺失值处理，得到第二标准数据集；对第二标准数据集进行权重分析，生成注意力权重数据，并进行注意力加权得到第三加权数据集；将第三加权数据集基于深度学习模型，以结算费用为目标构建结算费用预测模型；将实时的第一结算数据输入结算费用预测模型，计算输变电工程的预估结算费用；将预估结算费用与工程批复概算进行对比，得到第四对比结果并自动触发对应的超概预警。本发明实现了工程超概情况的及时掌握和警示，提高了工程管理的效率，减少了超概风险的发生。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118747169A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410653333.8
申请日：2024-05-24
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院
IPC: G06F16/22 , G06F16/242 , G06F16/2458 , G06F16/27
Abstract: 本发明涉及工程造价技术领域，尤其涉及基于电气清册的变电电气物料统计方法。包括有以下步骤：S1)数据整合：将电气清册、定额清单和项目划分数据源关联整合到一个数据库中；S2)权重值分配：为数据库中的每个电气物料指标赋予一个权重值，以优化造价工程量预测的准确性；S3)构建造价预测模型：分析数据库中的电气物料，构建一个综合的造价预测模型，将数据库输入模型，得到工程造价预测值。采用Spark SQL数据库形式，将分散的数据资源进行整合和分析，挖掘数据背后的价值，实现了数据驱动的项目管理模式，有效提升了变电工程的数字化和智能化管理水平。
-
公开(公告)号：CN118135597A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410013608.1
申请日：2024-01-04
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院
IPC: G06V30/422 , G06V30/413 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06F30/13 , G06N20/10
Abstract: 本发明涉及DWG图纸中构件图元识别技术领域，尤其涉及一种基于特征值分析的高效识别构件图元方法。基于特征值分析的高效识别构件图元方法，包括以下各阶段：一、制图规则库构建：读取DWG图纸的原始数据，包括图元的类型、坐标、属性等信息。二、构件对象识别规则库构建；三、DWG图纸处理；四、构件特征值提取；五、机器学习训练和识别。通过机器学习训练和识别的步骤，可以实现对图纸中构件的自动化和智能化的识别和分类，避免了人工识别的误差和低效，提高了识别的准确性和效率。
-
公开(公告)号：CN116258328A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310033953.7
申请日：2023-01-10
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/10 , G06F16/22 , G06Q50/08
Abstract: 本发明提供一种基于GIM模型的建筑材料工程量计算方法及其系统，方法包括：获取待处理工程的GIM模型，并基于解析规则将所述GIM模型中所有的三维模型自动映射到标准构件类型，以得到对应的类型映射表；将所述GIM模型中的建筑材料的材料参数属性映射至标准构件属性中，以得到对应的属性映射表；获取所有建筑材料的各类构件的平法标注规则，并利用各所述平法标注规则对所述GIM模型进行属性匹配；当接收到匹配确认信号时，根据所述GIM模型中的建筑材料的各构件信息、各所述构件之间的关系、所述类型映射表以及所述属性映射表计算出所述GIM模型中的建筑材料工程量。本发明解决了技经人员工作量大、手算准确度欠缺以及计算结果与后期施工脱节的问题。
-
公开(公告)号：CN116109340A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310037875.8
申请日：2023-01-10
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院
IPC: G06Q30/0202 , G06Q10/10 , G06Q50/08
Abstract: 本发明提供一种基于GIM模型的自动造价方法及其系统，方法包括：获取GIM模型，并对GIM模型中的各种三维模型映射成工程造价所需的标准构件；获取GIM模型中的构件对应的构件属性，并将构件属性映射到标准构件的属性编辑区域；分别构建工程量统计规则、不同工程阶段的定额统计规则以及不同项目的划分统计规则；根据工程量统计规则、不同工程阶段的定额统计规则以及不同项目的划分统计规则实现不同工程阶段的自动造价。本发明通过将GIM模型中的三维模型映射成标准构件及将对应的构件属性映射至该标准构件中，通过构建不同的规则实现不同工程阶段的自动造价，提高了造价成果的编制效率，也大大增强了编制的准确度。
-
公开(公告)号：CN118097704A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410013611.3
申请日：2024-01-04
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院
IPC: G06V30/422 , G06V30/412 , G06V30/413 , G06V10/26 , G06F30/13
Abstract: 本发明涉及图纸识别技术领域，尤其涉及一种高效便捷的设计图纸智能识别方法及系统。包括以下阶段：一、图像分割：使用GrabCut算法对图纸图像进行分割，将表格文本和图元构件分开，得到表格文本的图像区域。遍历所有预测为矩形的图元，判断它们是否被其他矩形包含，如果不是，则将它们作为子图的边框；二、表格识别与构件信息提取：使用ODA解析所有线段，并通过图层和颜色进行分组；并将相同组内同方向上的线段合并成一条。该方法创新在于利用深度学习的技术，自动地学习和识别图纸中的构件类型和表格文本，从而能够处理各种不同的图纸样式和数据。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.048 seconds)
