本发明属于项目管理领域，具体来说，特别涉及基于互联网的项目施工管理系统及方法。
背景技术：
1、项目施工管理是指对建设项目的实际施工过程进行有效组织、控制和监督的一系列管理活动，它涉及到项目的计划、组织、资源配置、进度控制、质量管理、安全管理、成本控制、合同管理等方面，旨在确保项目在规定的时间、质量和成本范围内按照设计要求顺利完成，通过综合管理和协调各方的努力，项目施工管理旨在确保施工过程的高效、有序和安全，实现项目的顺利交付。它是建设项目成功实施的关键环节，对于项目的质量、安全、进度和成本控制起着重要的作用。
2、中国专利cn110826728a公开了一种基于互联网bs架构的弱电安防工程管理系统，包括服务器、pc端，pc端与服务器通过有线网络通信连接。服务器包括项目管理模块、项目定期维护模块、项目报修模块；项目管理模块包括管线敷设模块、管线信息数据库、设备安装模块、设备安装信息数据库、设备调试模块、设备调试信息数据库、项目审核模块，pc端包括业主客户端、项目施工客户端、项目维护客户端。
3、在项目施工过程中存在各种不可控的风险和不确定性，如天气变化、供应链中断、技术问题等，现有的项目施工管理过程中难以准确地预测这些风险，并制定有效的措施来应对和减轻其影响，且当出现这些因素对项目施工产生影响时，会对原有的工序进度造成影响，若不能及时对各个工序进行调整，会使得施工进度延长，给施工企业带来了经济损失。
技术实现思路
1、针对相关技术中的问题，本发明提出基于互联网的项目施工管理系统及方法，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
2、为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
3、本发明为基于互联网的项目施工管理方法，包括以下步骤：
4、s1、根据项目施工平均特征集得到项目施工整体特征数据集，同时设定施工工序集；根据所述施工工序集和项目施工平均特征集构建项目施工管理模型，再对所述项目施工管理模型进行优化，得到优化后的项目施工管理模型；
5、s2、设定施工外界影响因素集，根据所述施工外界影响因素集和施工工序集得到工序受影响程度集矩阵；对施工外界影响因素出现的情况历史数据进行收集，得到影响因素历史数据矩阵；根据所述工序受影响程度集矩阵和影响因素历史数据矩阵对在施工工期间会出现的施工外界影响因素进行预测，得到预测结果矩阵；
6、s3、根据所述预测结果矩阵得到工序施工影响程度总和矩阵；再根据所述工序施工影响程度总和矩阵得到影响后工序施工平均特征矩阵；
7、s4、将所述影响后工序施工平均特征矩阵中各项数据输入至优化后的项目施工管理模型进行计算，以对各个工序的各个特征进行重新计算分配。
8、首先根据施工工序集和项目施工平均特征集构建项目施工管理模型，由于一个施工项目会存在多道工序，每个工序的工期参数、成本参数、施工质量水平参数、施工安全水平参数以及环境质量水平参数都是不同的，从而需要分开进行分析以构建项目施工管理模型，使得项目施工管理模型为在进行优化时更加的精细化；同时在构建项目施工管理模型时，对工程中工期与质量、工期与成本等项目关系进行分析；再基于分析结果构建项目施工管理模型，再对项目施工管理模型进行优化，实现了实现项目施工的管理均衡优化；另外，对进行项目施工时的各种可能发生的施工外界影响因素的情况进行预测，再根据预测结果计算出这些出现的施工外界影响因素对每个工序的工期参数、成本参数、施工质量水平参数、施工安全水平参数以及环境质量水平参数的影响程度，由于工序的工期参数、成本参数、施工质量水平参数、施工安全水平参数以及环境质量水平参数受到影响之后会对整体的工期参数、成本参数、施工质量水平参数、施工安全水平参数以及环境质量水平参数造成影响，从而将影响后工序的工期参数、成本参数、施工质量水平参数、施工安全水平参数以及环境质量水平参数输入到已经进行优化后的项目施工管理模型中，对这些工序的各项特征进行重新分配，以获取最佳的施工效果，使得施工外界影响因素对施工过程造成的负面影响降低，减少施工企业的损失，其中施工外界影响因素包括例如施工组织不合理，人力、机械设备调配不当；解决问题不及时、施工技术措施不当或发生事故、质量不合格引起返工、与相关单位关系协调不善、业主要求设计变更、材料供应、运输等不及时或质量、数量、规格不符合要求以及严重自然灾害等。
9、优选地，所述s1包括以下步骤：
10、s11、设定项目施工平均特征集，、、、和分别为平均工期参数、平均成本参数、平均施工质量水平参数、平均施工安全水平参数以及平均环境质量水平参数；根据所述项目施工平均特征集设定项目施工整体特征数据集，记为第一数据集，、、、和分别为项目施工整体的平均工期参数、项目施工整体的平均成本参数、项目施工整体的平均质量水平参数、项目施工整体的平均安全水平参数和项目施工整体的平均环境质量水平参数；同时设定施工工序集，为项目施工中的第道工序，为项目施工中工序的总数量；
11、s12、根据所述施工工序集和项目施工平均特征集设定初始工序施工平均特征矩阵，如下，
12、；
13、其中、、、和分别第道工序的平均工期参数、平均成本参数、平均施工质量水平参数、平均施工安全水平参数以及平均环境质量水平参数；
14、同时设定项目施工最小特征集以及项目施工最大特征集；、、、和分别为最小工期参数、最小成本参数、最小施工质量水平参数、最小施工安全水平参数以及最小环境质量水平参数；、、、和分别为最大工期参数、最大成本参数、最大施工质量水平参数、最大施工安全水平参数以及最大环境质量水平参数；
15、根据所述项目施工最小特征集和项目施工最大特征集设定工序施工最小特征矩阵和工序施工最大特征矩阵，如下，
16、；；
17、其中、、、和分别第道工序的最小工期参数、最小成本参数、最小施工质量水平参数、最小施工安全水平参数以及最小环境质量水平参数；、、、和分别第道工序的最大工期参数、最大成本参数、最大施工质量水平参数、最大施工安全水平参数以及最大环境质量水平参数；
18、s13、根据所述项目施工平均特征集设定综合效用函数，如下，
19、；
20、式中、、、和分别为工期参数权重、成本参数权重、施工质量水平参数权重、施工安全水平参数权重和环境质量水平参数权重；、、、和分别为工期效用函数、成本效用函数、施工质量水平效用函数、施工安全水平效用函数和环境质量水平效用函数；
21、工期效用函数表达式如下，
22、；
23、成本效用函数表达式如下，
24、；
25、施工质量水平效用函数表达式如下，
26、；
27、施工安全水平效用函数表达式如下，
28、；
29、环境质量水平效用函数表达式如下，
30、；
31、s14、根据所述初始工序施工平均特征矩阵、工序施工最小特征矩阵、工序施工最大特征矩阵以及综合效用函数构建项目施工管理模型，并对所述项目施工管理模型进行求解，得到优化后的项目施工管理模型；
32、通过设定项目施工平均特征集，确定在构建项目施工管理模型需要考虑的因素种类，设定施工工序集则确定了施工过程中有哪些工序，将这些不同的工序进行分开分析考虑，并对每个工序的位于项目施工平均特征集的各项特征进行考虑，使得构建的项目施工管理模型更加精细以及准确。
33、优选地，所述s14包括以下步骤：
34、s141、根据所述初始工序施工平均特征矩阵、工序施工最小特征矩阵、工序施工最大特征矩阵以及综合效用函数构建项目施工管理模型，如下，
35、；
36、s142、对所述项目施工管理模型进行优化求解，得到优化后的项目施工管理模型，具体包括以下步骤：
37、s1421、构建初始粒子群种群，所述初始粒子群种群的规模为且表示为 ， 为初始粒子群种群中的第个粒子；所述设定最大迭代次数为；
38、s1422、设定所述初始粒子群种群中各个粒子的初始位置以及粒子优化空间维度为，得到粒子初始位置向量集，其中 为初始粒子群种群中的第个粒子的初始位置，，为初始粒子群种群中的第个粒子在第维度空间上的位置分量；
39、同时设定初始粒子群种群中各个粒子的初始速度，得到粒子初始速度向量集，为初始粒子群种群中的第个粒子的初始速度，，为初始粒子群种群中的第个粒子在第维度空间上的速度分量；
40、s1423、采用所述综合效用函数对初始粒子群种群中的各个粒子的适应度进行计算得到初始适应度集，为初始粒子群种群中的第个粒子的适应度；将对应的粒子作为群体极值，每个粒子的个体极值为自身；同时将作为全局最佳适应度值，每个粒子的个体最佳适应度值为自身的适应度；
41、s1424、设定全局速度权重为、局部速度权重为以及当前迭代次数为，开始迭代，根据所述全局速度权重为和局部速度权重为对粒子的速度、粒子的适应度值以及粒子种群进行更新；
42、s1425、当时，停止迭代，最后输出粒子种群中适应度最大的粒子位置，完成对模型的优化求解，得到优化后的项目施工管理模型；
43、通过采用粒子群算法对构建的项目施工管理模型进行优化操作能够有效检测出进化迭代曲线，且迭代速度快，优化效果好，使得构建的项目施工管理模型更加准确，为后续对各个工序的各个特征进行重新分配通过准确的计算依据。
44、优选地，所述s2包括以下步骤：
45、s21、设定施工外界影响因素集，为施工外界影响因素集中的第个施工外界影响因素，为施工外界影响因素的总个数；
46、s22、根据所述施工外界影响因素集和施工工序集得到工序受影响程度集矩阵，如下，
47、；
48、其中为第道工序受施工外界影响因素集中的第个施工外界影响因素的影响程度集；，、、、和分别为第道工序中的工期参数、成本参数、施工质量水平参数、施工安全水平参数以及环境质量水平参数受施工外界影响因素集中的第个施工外界影响因素的影响程度；
49、s23、在项目施工开始之前设置统计周期为，对所述统计周期进行平均划分，得到统计时间点集，为统计周期内划分的第个时间点，为统计周期内划分时间点的总个数；根据所述统计时间点集对各个时间点的各个施工外界影响因素出现的情况数据进行收集，得到影响因素历史数据矩阵，如下，
50、；
51、其中为第个施工外界影响因素在第个时间点的数据；
52、s24、根据所述工序受影响程度集矩阵和影响因素历史数据矩阵对在施工工期间会出现的施工外界影响因素进行预测，得到预测结果矩阵；
53、通过对各个时间点的各个施工外界影响因素出现的情况数据进行收集，为后续对在施工期间可能出现的施工外界影响因素的情况进行预测提供了数据支持。
54、优选地，所述s24包括以下步骤：
55、s241、对所述影响因素历史数据矩阵中的数据以每行为单位进行数据预处理，得到预处理后的影响因素历史数据矩阵，记为，如下，
56、；
57、其中为预处理之后的第个施工外界影响因素在第个时间点的数据；
58、所述数据预处理的计算公式如下，
59、；
60、式中表示、、...、的均值；表示、、...、的标准差；
61、s242、对所述影响因素历史数据矩阵中的数据以每行为单位随机选取的数据作为拟合数据，得到拟合数据矩阵，如下，
62、；
63、其中表示拟合数据矩阵中第行第列的拟合数据；
64、再将所述影响因素历史数据矩阵中每行余下的数据作为测试数据，得到测试数据矩阵，如下，
65、；
66、其中表示测试数据矩阵中第行第列的测试数据；
67、s243、根据所述初始工序施工平均特征矩阵设定预测结果评价指标矩阵；
68、s244、采用深度随机森林算法根据所述预测结果评价指标矩阵、测试数据矩阵和拟合数据矩阵得到预测影响因素结果矩阵，如下，
69、；
70、其中为第个施工外界影响因素在第道工序中的发生程度；
71、s245、根据所述工序受影响程度集矩阵和影响因素预测结果矩阵得到预测结果矩阵，如下，
72、；
73、其中，，，，， ；
74、根据收集的各个时间点的各个施工外界影响因素出现的情况数据对在施工期间可能出现的施工外界影响因素的情况进行预测，得到预测结果矩阵，为后续对各个工序的各项特征的数据因影响发生的变化进行计算提供了依据。
75、优选地，所述s243包括以下步骤：
76、s2431、根据所述初始工序施工平均特征矩阵，将每个工序的平均工期均匀划分，得到工序划分时间点矩阵，如下，
77、；
78、其中为第道工序平均工期中划分的第个时间点；
79、根据所述工序划分时间点矩阵设定预测结果模型矩阵为，如下，
80、；
81、其中为第个施工外界影响因素在第道工序中时间点时的影响程度模型值；
82、s2432、根据所述预测结果矩阵为与测试数据矩阵设定预测结果评价指标矩阵，如下，
83、；
84、其中、、和分别为均方根误差、平均绝对误差、决定系数和平均绝对百分误差，、、和的计算公式分别如下，
85、；；；；
86、提供设定评价指标，可以对预测的结果进行准确性检测，使得预测的结果更加准确。
87、优选地，所述s3包括以下步骤：
88、s31、根据所述预测结果矩阵计算所有施工外界影响因素对每道工序的影响程度总和，得到工序施工影响程度总和矩阵，如下，
89、；
90、其中，，，，；
91、s32、根据所述工序施工影响程度总和矩阵和初始工序施工平均特征矩阵得到影响后工序施工平均特征矩阵，如下，
92、；
93、其中，，，，，、、、和分别表示为第道工序中受到施工外界影响因素影响后的平均工期参数、平均成本参数、平均施工质量水平参数、平均施工安全水平参数以及平均环境质量水平参数；
94、通过预测结果矩阵对初始的施工各个工序的各个特征进行差值计算，得到施工各个工序的各个特征的变化之后的数值，后续对各个工序的工序的特征进行重新分配提供了数据基础。
95、优选地，所述s4具体过程如下，
96、将所述影响后工序施工平均特征矩阵中各项数据输入至优化后的项目施工管理模型进行计算，从而重新对工期参数、成本参数、施工质量水平参数、施工安全水平参数以及环境质量水平参数进行重新分配；
97、通过采用优化后的项目施工管理模型对特征发生变化的工序进行重新分配，使得整个施工过程受到的影响降低，减少了施工企业的损失。
98、一种基于互联网的项目施工管理系统，包括施工管理模型构建优化模块、施工外界影响因素历史数据采集模块、施工外界影响因素发生情况预测模块、工序特征计算模块和工序迭代重分配模块；
99、所述施工管理模型构建优化模块用于根据工期参数、成本参数、施工质量水平参数、施工安全水平参数以及环境质量水平参数构建项目施工管理模型，再对构建好的项目施工管理模型采用粒子群算法进行优化，得到优化后的项目施工管理模型；
100、所述施工外界影响因素历史数据采集模块用于对各种施工外界影响因素的过去发生情况的数据进行采集；
101、所述施工外界影响因素发生情况预测模块用于根据施工外界影响因素集和影响因素历史数据矩阵对施工期间的施工外界影响因素的发生情况进行预测；
102、所述工序特征计算模块用于根据预测结果矩阵和初始工序施工平均特征矩阵计算出影响后工序施工平均特征矩阵；
103、所述工序迭代重分配模块用于将所述影响后工序施工平均特征矩阵中各项数据输入至优化后的项目施工管理模型进行计算，重新对工期参数、成本参数、施工质量水平参数、施工安全水平参数以及环境质量水平参数进行重新分配。
104、本发明具有以下有益效果：
105、1.本发明中通过设置施工管理模型构建优化模块、施工外界影响因素历史数据采集模块、施工外界影响因素发生情况预测模块、工序特征计算模块和工序迭代重分配模块，首先根据施工工序集和项目施工平均特征集构建项目施工管理模型，由于一个施工项目会存在多道工序，每个工序的工期参数、成本参数、施工质量水平参数、施工安全水平参数以及环境质量水平参数都是不同的，从而需要分开进行分析以构建项目施工管理模型，使得项目施工管理模型为在进行优化时更加的精细化；同时在构建项目施工管理模型时，对工程中工期与质量、工期与成本等项目关系进行分析；再基于分析结果构建项目施工管理模型，再对项目施工管理模型进行优化，实现了实现项目施工的管理均衡优化；另外，对进行项目施工时的各种可能发生的施工外界影响因素的情况进行预测，再根据预测结果计算出这些出现的施工外界影响因素对每个工序的工期参数、成本参数、施工质量水平参数、施工安全水平参数以及环境质量水平参数的影响程度，由于工序的工期参数、成本参数、施工质量水平参数、施工安全水平参数以及环境质量水平参数受到影响之后会对整体的工期参数、成本参数、施工质量水平参数、施工安全水平参数以及环境质量水平参数造成影响，从而将影响后工序的工期参数、成本参数、施工质量水平参数、施工安全水平参数以及环境质量水平参数输入到已经进行优化后的项目施工管理模型中，对这些工序的各项特征进行重新分配，以获取最佳的施工效果，使得施工外界影响因素对施工过程造成的负面影响降低，减少施工企业的损失。
106、2.本发明中通过设定项目施工平均特征集，确定在构建项目施工管理模型需要考虑的因素种类，设定施工工序集则确定了施工过程中有哪些工序，将这些不同的工序进行分开分析考虑，并对每个工序的位于项目施工平均特征集的各项特征进行考虑，使得构建的项目施工管理模型更加精细以及准确。
107、3.本发明中通过采用粒子群算法对构建的项目施工管理模型进行优化操作能够有效检测出进化迭代曲线，且迭代速度快，优化效果好，使得构建的项目施工管理模型更加准确，为后续对各个工序的各个特征进行重新分配通过准确的计算依据。
108、当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
1.基于互联网的项目施工管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于互联网的项目施工管理方法，其特征在于，所述s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于互联网的项目施工管理方法，其特征在于，所述s14包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于互联网的项目施工管理方法，其特征在于，所述s2包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于互联网的项目施工管理方法，其特征在于，所述s24包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于互联网的项目施工管理方法，其特征在于，所述s243包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的基于互联网的项目施工管理方法，其特征在于，所述s3包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的基于互联网的项目施工管理方法，其特征在于，所述s4具体过程如下，
9.一种实现如权利要求1-8任一项所述的基于互联网的项目施工管理方法的系统，其特征在于：包括施工管理模型构建优化模块、施工外界影响因素历史数据采集模块、施工外界影响因素发生情况预测模块、工序特征计算模块和工序迭代重分配模块；
