CN117744919A - 一种特高压设备监造过程监管方法、***及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及工程监管技术领域，具体是一种特高压设备监造过程监管方法、***及介质。本发明通过将实时进度数据输入至进度预测模型中，经过进度预测模型的处理后输出预测得到的关联于所述设备模型块的多个预测进度数据，可以预测特高压设备工程进度；本发明基于可视化平台构建特高压设备进度查看时间轴，在进度查看时间轴中设置多个进度查看节点，多个进度查看节点与多个预测进度数据一一对应，在可视化平台中设置进度查看标签，响应于用户对进度查看标签的操作，将进度查看时间轴在所述可视化平台中展示，同时展示进度查看节点所对应的预测进度数据，便于监管人员直观地看到预测到的工程进度。
Description
技术领域
本发明涉及工程监管技术领域，具体是一种特高压设备监造过程监管方法、***及介质。
背景技术
特高压工程主设备监造工作周期长、监造地点偏远、工作人员较多，导致监造现场工作情况收集周期长，设备监造管理复杂，比如监造工作资料、设备质量问题管理项目进度等情况难以汇总，导致现场管控设备制造困难、效率低。随着大数据、云计算、物联网、移动互联网等技术的发展，设备监造管理工作也应用了数字化管理。
现有对特高压工程进度数据的处理方式主要为：项目管理人员向处理***输入当前工程进度等数据，监管人员根据录入的工程进度数据来判断特高压工程进度，这种以数据评估工程进度的方式不直观，且无法对工程进度进行预测，不便于监管人员对工程进行有效监管。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种特高压设备监造过程监管方法、***及介质，旨在解决上述背景技术中所提出的技术问题。
为实现上述问题，本发明提供了如下的技术方案。
第一方面，在本发明的一个实施例中，提供了一种特高压设备监造过程监管方法，该监管方法包括：
对工程数据库中特高压工程的设备模型进行模型分割，得到多个设备模型块，获取工程部门管理终端上录入的各个设备模型块的实时进度数据；
将实时进度数据输入至进度预测模型中，经过进度预测模型的处理后输出预测得到的关联于所述设备模型块的多个预测进度数据，将多个预测进度数据导入到工程数据库中；
基于可视化平台构建特高压设备进度查看时间轴，在进度查看时间轴中设置多个进度查看节点，多个进度查看节点与多个预测进度数据一一对应链接，在可视化平台中设置进度查看标签，响应于用户对进度查看标签的操作，将进度查看时间轴在所述可视化平台中展示，同时展示进度查看节点对应的预测进度数据。
作为本发明方案的进一步限定，所述将进度查看时间轴在所述可视化平台中展示，同时展示进度查看节点所对应的预测进度数据的步骤包括：
调用工程数据库中各个设备模型块对应的三维模型实体，对三维模型实体进行关联于预测进度数据的标记渲染；
根据预先建立的特高压设备模型的实体装配关系，在可视化平台中展示基于三维模型实体装配好的特高压设备模型，得到特高压设备生产进度的增强现实画面。
作为本发明方案的进一步限定，还包括：
获取用户在增强现实画面中对任意一设备模型块实体执行的修改操作，并根据修改操作完成后的提交结果确定针对相应设备模型块的修改参数，其中，所述修改操作至少包括拖拽和数据输入；
将修改参数与相应的设备模型块匹配以形成修改请求，将修改请求发送至相应的工程部门的管理终端设备上。
作为本发明方案的进一步限定，所述进度预测模型的构建过程包括：
在工程数据库中获取按照时序采集特高压工程的多个生产数据，并将生产数据按照75％和25％的比例划分为训练数据集和验证数据集；
构建一个初始预测模型，根据训练数据集对初始预测模型进行训练，依据验证数据集对初始预测模型进行验证，将通过验证的初始预测模型作为进度预测模型并输出。
作为本发明方案的进一步限定，所述根据训练数据集对初始预测模型进行训练的步骤包括：
使用交叉熵损失函数进行模型训练，交叉熵损失函数计算如下：
其中yi表示真实值，表示预测值，n表示样本大小；i表示第i个样本，根据随机梯度下降算法，找到使损失函数中损失最小的模型参数，获得训练后的进度预测模型。
作为本发明方案的进一步限定，根据随机梯度下降算法，找到使损失函数中损失最小的模型参数包括：
计算当前损失函数Loss关于模型参数Wt的梯度Gt：
其中，t表示当前的t次迭代，Wt表示第t次时的模型参数；
根据梯度Gt将参数Wt更新为Gt+1：
其中η表示学习率，n表示这次训练总共有n个数据；重复上述步骤，直到损失函数Loss收敛，得到训练好的进度预测模型。
作为本发明方案的进一步限定，在将实时进度数据输入至进度预测模型中之前，该监管方法还包括对实时进度数据进行预处理的步骤，预处理步骤包括：
对实时进度数据进行清洗和归一化处理；
将处理后的实时进度数据作为随机森林回归模型的输入变量，对特高压设备工程进度影响因素进行重要性评价，根据评价结果对特高压设备工程进度影响因素进行特征选择，选出随机森林回归模型误差最小的影响因素集合，并将该影响因素集合作为最优的实时进度数据。
作为本发明方案的进一步限定，所述监管方法还包括：
实时监测各个设备模型块施工节点的持续时长；
在持续时长与预设标准时长的差值大于预定阈值的情况下，根据差值的大小生成相应警示级别的异常提醒；
和/或，确定持续时长与预设标准时长的差值大于预定阈值的超时次数，根据次数生成相应警示级别的异常提醒。
第二方面，在本发明的另一个实施例中，提供了一种特高压设备监造过程监管***，该***包括：
数据获取模块，用于对工程数据库中特高压工程的设备模型进行模型分割，得到多个设备模型块，获取各个设备模型块的实时进度数据；
进度预测模块，用于将实时进度数据输入至进度预测模型中，经过进度预测模型的处理后输出预测得到的关联于所述设备模型块的多个预测进度数据，将多个预测进度数据导入到工程数据库中；
进度展示模块，用于基于可视化平台构建特高压设备进度查看时间轴，在进度查看时间轴中设置多个进度查看节点，多个进度查看节点与多个预测进度数据一一对应链接，在可视化平台中设置进度查看标签，响应于对进度查看标签的操作，将进度查看时间轴在所述可视化平台中展示，同时展示进度查看节点对应的预测进度数据。
第三方面，在本发明的又一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项所述特高压设备监造过程监管方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
第一，本发明通过将实时进度数据输入至进度预测模型中，经过进度预测模型的处理后输出预测得到的关联于所述设备模型块的多个预测进度数据，可以预测特高压设备工程进度；
第二，本发明基于可视化平台构建特高压设备进度查看时间轴，在进度查看时间轴中设置多个进度查看节点，多个进度查看节点与多个预测进度数据一一对应，在可视化平台中设置进度查看标签，响应于用户对进度查看标签的操作，将进度查看时间轴在所述可视化平台中展示，同时展示进度查看节点所对应的预测进度数据，便于监管人员直观地看到预测到的工程进度；
第三，本发明在对预测工程进度进行查看时，可以直接以三维模型显示，通过根据预先建立的特高压设备模型的实体装配关系，在可视化平台中展示基于三维模型实体装配好的特高压设备模型，得到特高压设备生产进度的增强现实画面。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的实施例。
在图中：
图1为本发明一种特高压设备监造过程监管方法的实现流程图；
图2为本发明特高压设备监造过程监管方法中可视化展示的流程图；
图3为本发明特高压设备监造过程监管方法中预测模型构建的流程图；
图4为本发明特高压设备监造过程监管方法中对实时进度数据进行预处理的流程图；
图5为本发明一种特高压设备监造过程监管***的结构框图；
图6为本发明一种计算机设备的结构框图。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本申请做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明实施例进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
需要说明的是，本发明实施例中所有使用“第一”和“第二”的表述均是为了区分两个相同名称的非相同的实体或者非相同的参量，可见“第一”“第二”仅为了表述的方便，不应理解为对本发明实施例的限定。
此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备固有的其他步骤或单元。
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
目前，现有对特高压工程进度数据的处理方式主要为：项目管理人员向处理***输入当前工程进度等数据，监管人员根据录入的工程进度数据来判断特高压工程进度，这种以数据评估工程进度的方式不直观，且无法对工程进度进行预测，不便于监管人员对工程进行有效监管。
为解决上述问题，本发明提供的特高压设备监造过程监管方法，通过将实时进度数据输入至进度预测模型中，经过进度预测模型的处理后输出预测得到的关联于所述设备模型块的多个预测进度数据，可以预测特高压设备工程进度；且本发明基于可视化平台构建特高压设备进度查看时间轴，将进度查看时间轴在所述可视化平台中展示，同时展示进度查看节点所对应的预测进度数据，便于监管人员直观地看到预测到的工程进度；进一步的，本发明在对预测工程进度进行查看时，可以直接以三维模型显示，通过根据预先建立的特高压设备模型的实体装配关系，在可视化平台中展示基于三维模型实体装配好的特高压设备模型，得到特高压设备生产进度的增强现实画面。
下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
第一方面，如图1所示，在本发明的一个实施例中，提供了一种特高压设备监造过程监管方法，该监管方法包括：
步骤S10：对工程数据库中特高压工程的设备模型进行模型分割，得到多个设备模型块，获取工程部门管理终端上录入的各个设备模型块的实时进度数据，在该步骤的具体实现中，将特高压设备分解成多个模块，在实际生产中，每个模块有着对应的工程部门进行生产制造，当需要获取指定模块的实时进度数据时，只需让各个部门在对应管理终端中录入实时进度数据即可；
步骤S20：将实时进度数据输入至进度预测模型中，经过进度预测模型的处理后输出预测得到的关联于所述设备模型块的多个预测进度数据，将多个预测进度数据导入到工程数据库中，在该步骤中，可以得到特高压设备各个模块的预测进度数据；
步骤S30：基于可视化平台构建特高压设备进度查看时间轴，在进度查看时间轴中设置多个进度查看节点，多个进度查看节点与多个预测进度数据一一对应链接，在可视化平台中设置进度查看标签，响应于用户对进度查看标签的操作，将进度查看时间轴在所述可视化平台中展示，同时展示进度查看节点对应的预测进度数据。
本发明实施例通过对设备的各个模块进行进度的预测，各个模块的进度可以集成在统一的可视化平台中，管理人员可以通过该可视化平台及时了解特高压设备各个模块的生产进度和预测进度。
进一步的，如图2所示，将进度查看时间轴在所述可视化平台中展示，同时展示进度查看节点所对应的预测进度数据的步骤中，具体实现方式为：
步骤S301：调用工程数据库中各个设备模型块对应的三维模型实体，对三维模型实体进行关联于预测进度数据的标记渲染，在该步骤中，对预测进度数据的标记渲染可以是对三维模型实体进行颜色的渲染，例如，对进度达到预期的设备模块所对应的三维模型实体渲染成绿色，对进度未达到预期的设备模块所对应的三维模型实体渲染成红色，这里渲染成颜色仅仅是示例性的，也可以采用其他处理方式进行标记渲染，以便于管理人员可以直观的知晓当前设备模块所对应的进度是否符合预期；
步骤S302：根据预先建立的特高压设备模型的实体装配关系，在可视化平台中展示基于三维模型实体装配好的特高压设备模型，得到特高压设备生产进度的增强现实画面，在该步骤中，将进行标记渲染后的三维模型实体进行三维金建模状态，管理人员可以以特高压设备的整体模型，来快速分辨出该特高压设备的具体哪个模块未按预期进度完成生产；
步骤S303：获取用户在增强现实画面中对任意一设备模型块实体执行的修改操作，并根据修改操作完成后的提交结果确定针对相应设备模型块的修改参数，其中，所述修改操作至少包括拖拽和数据输入，在该步骤中，管理人员可以对设备模型块实体进行操作，例如，将实体进行拖拽或者向实体输入进度要求等指令，以进一步将进度要求等指定返回给对应的工程部门管理终端上；
步骤S304：将修改参数与相应的设备模型块匹配以形成修改请求，将修改请求发送至相应的工程部门的管理终端设备上。
更进一步的，如图3所示，所述进度预测模型的构建过程包括：
步骤S201：在工程数据库中获取按照时序采集特高压工程的多个生产数据，并将生产数据按照75％和25％的比例划分为训练数据集和验证数据集；
步骤S202：构建一个初始预测模型，根据训练数据集对初始预测模型进行训练，依据验证数据集对初始预测模型进行验证，将通过验证的初始预测模型作为进度预测模型并输出。
进一步的，所述根据训练数据集对初始预测模型进行训练的步骤包括：
使用交叉熵损失函数进行模型训练，交叉熵损失函数计算如下：
其中yi表示真实值，表示预测值，n表示样本大小；i表示第i个样本，根据随机梯度下降算法，找到使损失函数中损失最小的模型参数，获得训练后的进度预测模型。
其中，根据随机梯度下降算法，找到使损失函数中损失最小的模型参数包括：计算当前损失函数Loss关于模型参数Wt的梯度Gt：
其中，t表示当前的t次迭代，Wt表示第t次时的模型参数；
根据梯度Gt将参数Wt更新为Gt+1：
其中η表示学习率，n表示这次训练总共有n个数据；重复上述步骤，直到损失函数Loss收敛，得到训练好的进度预测模型。
如图4所示，在将实时进度数据输入至进度预测模型中之前，该监管方法还包括对实时进度数据进行预处理的步骤，预处理步骤包括：
步骤S101：对实时进度数据进行清洗和归一化处理；
步骤S102：将处理后的实时进度数据作为随机森林回归模型的输入变量，对特高压设备工程进度影响因素进行重要性评价，根据评价结果对特高压设备工程进度影响因素进行特征选择，选出随机森林回归模型误差最小的影响因素集合，并将该影响因素集合作为最优的实时进度数据。
进一步的，所述监管方法还包括：
实时监测各个设备模型块施工节点的持续时长；
在持续时长与预设标准时长的差值大于预定阈值的情况下，根据差值的大小生成相应警示级别的异常提醒；
和/或，确定持续时长与预设标准时长的差值大于预定阈值的超时次数，根据次数生成相应警示级别的异常提醒。
综上所述，本发明通过将实时进度数据输入至进度预测模型中，经过进度预测模型的处理后输出预测得到的关联于所述设备模型块的多个预测进度数据，可以预测特高压设备工程进度；
其次，本发明基于可视化平台构建特高压设备进度查看时间轴，在进度查看时间轴中设置多个进度查看节点，多个进度查看节点与多个预测进度数据一一对应，在可视化平台中设置进度查看标签，响应于用户对进度查看标签的操作，将进度查看时间轴在所述可视化平台中展示，同时展示进度查看节点所对应的预测进度数据，便于监管人员直观地看到预测到的工程进度；
另外，本发明在对预测工程进度进行查看时，可以直接以三维模型显示，通过根据预先建立的特高压设备模型的实体装配关系，在可视化平台中展示基于三维模型实体装配好的特高压设备模型，得到特高压设备生产进度的增强现实画面。
第二方面，如图5所示，在本发明的另一个实施例中，提供了一种特高压设备监造过程监管***，该***包括：
数据获取模块401，用于对工程数据库中特高压工程的设备模型进行模型分割，得到多个设备模型块，获取各个设备模型块的实时进度数据；
进度预测模块402，用于将实时进度数据输入至进度预测模型中，经过进度预测模型的处理后输出预测得到的关联于所述设备模型块的多个预测进度数据，将多个预测进度数据导入到工程数据库中；
进度展示模块403，用于基于可视化平台构建特高压设备进度查看时间轴，在进度查看时间轴中设置多个进度查看节点，多个进度查看节点与多个预测进度数据一一对应链接，在可视化平台中设置进度查看标签，响应于对进度查看标签的操作，将进度查看时间轴在所述可视化平台中展示，同时展示进度查看节点对应的预测进度数据。
第三方面，本发明的实施例提供了一种计算机设备，该计算机设备可以为计算机，如图6所示，其通过***总线501连接的处理器502、存储器、输入***503、显示器504和网络接口505，该处理器用于提供计算和控制能力，该存储器包括非易失性存储介质706和内存储器507，该非易失性存储介质506存储有操作***、计算机程序和数据库，该内存储器507为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境，处理器502执行存储器存储的计算机程序时，实现上述实施例的特高压设备监造过程监管方法，该监管方法如下：
对工程数据库中特高压工程的设备模型进行模型分割，得到多个设备模型块，获取工程部门管理终端上录入的各个设备模型块的实时进度数据；
将实时进度数据输入至进度预测模型中，经过进度预测模型的处理后输出预测得到的关联于所述设备模型块的多个预测进度数据，将多个预测进度数据导入到工程数据库中；
基于可视化平台构建特高压设备进度查看时间轴，在进度查看时间轴中设置多个进度查看节点，多个进度查看节点与多个预测进度数据一一对应链接，在可视化平台中设置进度查看标签，响应于用户对进度查看标签的操作，将进度查看时间轴在所述可视化平台中展示，同时展示进度查看节点对应的预测进度数据。
第四方面，本发明的实施例提供了一种存储介质，该存储介质为计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述实施例的特高压设备监造过程监管方法，该监管方法如下：
对工程数据库中特高压工程的设备模型进行模型分割，得到多个设备模型块，获取工程部门管理终端上录入的各个设备模型块的实时进度数据；
将实时进度数据输入至进度预测模型中，经过进度预测模型的处理后输出预测得到的关联于所述设备模型块的多个预测进度数据，将多个预测进度数据导入到工程数据库中；
基于可视化平台构建特高压设备进度查看时间轴，在进度查看时间轴中设置多个进度查看节点，多个进度查看节点与多个预测进度数据一一对应链接，在可视化平台中设置进度查看标签，响应于用户对进度查看标签的操作，将进度查看时间轴在所述可视化平台中展示，同时展示进度查看节点对应的预测进度数据。
存储器作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的特高压设备监造过程监管方法对应的程序指令/模块。存储器可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储特高压设备监造过程监管方法的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至本地模块。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
处理器在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器通常用于控制计算机设备的总体操作。本实施例中，处理器用于运行存储器中存储的程序代码或者处理数据。本实施例计算机设备的多个计算机设备的处理器通过运行存储在存储器中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例的特高压设备监造过程监管方法的步骤。
本领域技术人员还将明白的是，结合这里的公开所描述的各种示例性逻辑块、模块、电路和算法步骤可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。为了清楚地说明硬件和软件的这种可互换性，已经就各种示意性组件、方块、模块、电路和步骤的功能对其进行了一般性的描述。这种功能是被实现为软件还是被实现为硬件取决于具体应用以及施加给整个***的设计约束。本领域技术人员可以针对每种具体应用以各种方式来实现的功能，但是这种实现决定不应被解释为导致脱离本发明实施例公开的范围。
结合这里的公开所描述的各种示例性逻辑块、模块和电路可以利用被设计成用于执行这里功能的下列部件来实现或执行：通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑、分立的硬件组件或者这些部件的任何组合。通用处理器可以是微处理器，但是可替换地，处理器可以是任何传统处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器也可以被实现为计算设备的组合，例如，DSP和微处理器的组合、多个微处理器、一个或多个微处理器结合DSP和/或任何其它这种配置。
以上是本发明公开的示例性实施例，但是应当注意，在不背离权利要求限定的本发明实施例公开的范围的前提下，可以进行多种改变和修改。根据这里描述的公开实施例的方法权利要求的功能、步骤和/或动作不需以任何特定顺序执行。此外，尽管本发明实施例公开的元素可以以个体形式描述或要求，但除非明确限制为单数，也可以理解为多个。
应当理解的是，在本文中使用的，除非上下文清楚地支持例外情况，单数形式“一个”旨在也包括复数形式。还应当理解的是，在本文中使用的“和/或”是指包括一个或者一个以上相关联地列出的项目的任意和所有可能组合。上述本发明实施例公开实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
所属领域的技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本发明实施例公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本发明实施例的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，并存在如上的本发明实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。因此，凡在本发明实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明实施例的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种特高压设备监造过程监管方法，其特征在于，该监管方法包括：
对工程数据库中特高压工程的设备模型进行模型分割，得到多个设备模型块，获取工程部门管理终端上录入的各个设备模型块的实时进度数据；
将实时进度数据输入至进度预测模型中，经过进度预测模型的处理后输出预测得到的关联于所述设备模型块的多个预测进度数据，将多个预测进度数据导入到工程数据库中；
基于可视化平台构建特高压设备进度查看时间轴，在进度查看时间轴中设置多个进度查看节点，多个进度查看节点与多个预测进度数据一一对应链接，在可视化平台中设置进度查看标签，响应于用户对进度查看标签的操作，将进度查看时间轴在所述可视化平台中展示，同时展示进度查看节点对应的预测进度数据。
2.根据权利要求1所述的特高压设备监造过程监管方法，其特征在于，所述将进度查看时间轴在所述可视化平台中展示，同时展示进度查看节点所对应的预测进度数据的步骤包括：
调用工程数据库中各个设备模型块对应的三维模型实体，对三维模型实体进行关联于预测进度数据的标记渲染；
根据预先建立的特高压设备模型的实体装配关系，在可视化平台中展示基于三维模型实体装配好的特高压设备模型，得到特高压设备生产进度的增强现实画面。
3.根据权利要求2所述的特高压设备监造过程监管方法，其特征在于，还包括：
获取用户在增强现实画面中对任意一设备模型块实体执行的修改操作，并根据修改操作完成后的提交结果确定针对相应设备模型块的修改参数，其中，所述修改操作至少包括拖拽和数据输入；
将修改参数与相应的设备模型块匹配以形成修改请求，将修改请求发送至相应的工程部门的管理终端设备上。
4.根据权利要求3所述的特高压设备监造过程监管方法，其特征在于，所述进度预测模型的构建过程包括：
在工程数据库中获取按照时序采集特高压工程的多个生产数据，并将生产数据按照75％和25％的比例划分为训练数据集和验证数据集；
构建一个初始预测模型，根据训练数据集对初始预测模型进行训练，依据验证数据集对初始预测模型进行验证，将通过验证的初始预测模型作为进度预测模型并输出。
5.根据权利要求4所述的特高压设备监造过程监管方法，其特征在于，所述根据训练数据集对初始预测模型进行训练的步骤包括：
使用交叉熵损失函数进行模型训练，交叉熵损失函数计算如下：
其中yi表示真实值，表示预测值，n表示样本大小；i表示第i个样本，根据随机梯度下降算法，找到使损失函数中损失最小的模型参数，获得训练后的进度预测模型。
6.根据权利要求5所述的特高压设备监造过程监管方法，其特征在于，根据随机梯度下降算法，找到使损失函数中损失最小的模型参数包括：计算当前损失函数Loss关于模型参数Wt的梯度Gt：
其中，t表示当前的t次迭代，Wt表示第t次时的模型参数；
根据梯度Gt将参数Wt更新为Gt+1：
其中η表示学习率，n表示这次训练总共有n个数据；重复上述步骤，直到损失函数Loss收敛，得到训练好的进度预测模型。
7.根据权利要求3-5任一项所述的特高压设备监造过程监管方法，其特征在于，在将实时进度数据输入至进度预测模型中之前，该监管方法还包括对实时进度数据进行预处理的步骤，预处理步骤包括：
对实时进度数据进行清洗和归一化处理；
将处理后的实时进度数据作为随机森林回归模型的输入变量，对特高压设备工程进度影响因素进行重要性评价，根据评价结果对特高压设备工程进度影响因素进行特征选择，选出随机森林回归模型误差最小的影响因素集合，并将该影响因素集合作为最优的实时进度数据。
8.根据权利要求7所述的特高压设备监造过程监管方法，其特征在于，所述监管方法还包括：
实时监测各个设备模型块施工节点的持续时长；
在持续时长与预设标准时长的差值大于预定阈值的情况下，根据差值的大小生成相应警示级别的异常提醒；
和/或，确定持续时长与预设标准时长的差值大于预定阈值的超时次数，根据次数生成相应警示级别的异常提醒。
9.一种用于实现如权利要求1-8任一项所述特高压设备监造过程监管方法的***，其特征在于，该***包括：
数据获取模块，用于对工程数据库中特高压工程的设备模型进行模型分割，得到多个设备模型块，获取各个设备模型块的实时进度数据；
进度预测模块，用于将实时进度数据输入至进度预测模型中，经过进度预测模型的处理后输出预测得到的关联于所述设备模型块的多个预测进度数据，将多个预测进度数据导入到工程数据库中；
进度展示模块，用于基于可视化平台构建特高压设备进度查看时间轴，在进度查看时间轴中设置多个进度查看节点，多个进度查看节点与多个预测进度数据一一对应链接，在可视化平台中设置进度查看标签，响应于对进度查看标签的操作，将进度查看时间轴在所述可视化平台中展示，同时展示进度查看节点对应的预测进度数据。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述特高压设备监造过程监管方法的步骤。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
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Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311664833.3A CN117744919A (zh) | 2023-12-06 | 2023-12-06 | 一种特高压设备监造过程监管方法、***及介质 |
Publications (1)
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| CN117744919A true CN117744919A (zh) | 2024-03-22 |
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN118015196A (zh) * | 2024-04-08 | 2024-05-10 | 山东嘉友互联软件股份有限公司 | 一种基于大数据的维修资金使用监测及预测*** |
-
2023
- 2023-12-06 CN CN202311664833.3A patent/CN117744919A/zh active Pending
Cited By (2)
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| CN118015196A (zh) * | 2024-04-08 | 2024-05-10 | 山东嘉友互联软件股份有限公司 | 一种基于大数据的维修资金使用监测及预测*** |
| CN118015196B (zh) * | 2024-04-08 | 2024-06-07 | 山东嘉友互联软件股份有限公司 | 一种基于大数据的维修资金使用监测及预测*** |
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