CN119151297B 一种基于数据挖掘的项目执行风险评估系统及方法 （江海职业技术学院）

一种基于数据挖掘的项目执行风险评估系本发明公开了一种基于数据挖掘的项目执者针对不同风险级别的任务链采取相应的风险计算累积风险评估系数，动态调整风险评估结2所述综合数据信息通过配置的自动数据采集模块从项目管理系统、对经过预处理的数据进行分析，分别生成各个任务链的任务链影响提取各个任务链的任务执行时间数据中每个任务的实际执行时间和计划对各个任务链中每个任务的实际执行时间和计划执行时间进行比提取各个任务链的任务依赖路径数据中每个任务的依赖任务数目，标定提取各个任务链的任务关键路径数据，并标定为KH",K"表示第m个任务链中第n个任w"为第m个任务链中第n个任务的综合权重；3m为第m个任务链的累计延迟指数；对生成的各个任务链的任务链影响系数和累计延迟指数构建任务链累积风险评估模确定预先设定的累积风险评估系数阈值区间，并将生成的根据风险评估报告，建议管理者针对不同风险级别的任务链采取相应的风险缓解措收集在过去一段时间内生成的第m个任务链的若干个任务链影响系数、若干个累计延4一段时间内生成的第m个任务链的若干个任务链影响系数、若干个累计延迟指数以及对应选择多元回归模型作为任务链累积风险评估模型，并通过历史数据集0和β2为回归系数；任务链的任务链影响系数TCICm和累计延迟指数CDIm，实时生成第m个任务链的累积风险评对于低风险评估报告，建议管理者维持当前资源配置并按计划进行5.一种基于数据挖掘的项目执行风险评估系统，用于实现上述权利要求1_4中任意一解措施建议模块以及实时监控与动态风险调综合数据信息获取与存储模块，获取与项目执行相关的综合数据5任务链依赖性分析与风险评估模块，对存储的综合数据信息过程中的各个任务链依赖性的累积风险，并根据评估结果对项目中的各个任务链进行分风险缓解措施建议模块，根据风险评估报告，建议管理者针对不同风险级6[0003]现有的基于数据挖掘的项目执行风险评估技术主要通过对项目执行过程中积累中的广泛应用。7[0019]对生成的各个任务链的任务链影响系数和累计延迟指数构建任务链累积风险评[0022]提取各个任务链的任务执行时间数据中每个任务的实际执行时间和计划执行时间，将各个任务链中每个任务的实际执行时间和计划执行时间分别标定为和TP,表示第m个任务链中第n个任务的实际执行时间，TPH"表示第m个任务链中第n个任务8的任务依赖路径数据中每个任务的依赖任务数目标定为D",D"表示第m个任务链中第n[0029]提取各个任务链的任务关键路径数据9[0046]收集在过去一段时间内生成的第m个任务链的若干个任务链影响系数、若干个累计延迟指数以及对应的累积风险评估系数，并分别标定为TCIC"、CD和x表示在过去一段时间内生成的第m个任务链的若干个任务链影响系数、若干个累计延迟指数以及[0047]选择多元回归模型作为任务链累积风险评估模型，并通和β2为回归系数；[0074]本发明提供了如图1所示的一种基于数据挖掘的项目执行风险评估方法，具体包[0082]这些综合数据信息可以通过配置的自动数据采集模块从不同的项目管理工具和功能自动采集；实时监控平台(如基于IoT的传感每日工作报告或自动生成的操作日志)记录了详细的任务执行情况和并发任务的信息，通一的数据库中，并为后续的风险评估分析提供基础。存储过程通过数据库管理系统(如[0089]进行预处理的目的是为了确保从数据存储单元中提取的各个任务链的数据在后[0091]对生成的各个任务链的任务链影响系数和累计延迟指数构建任务链累积风险评其在未来的项目中具有更高的预测准确性。这些阈值区间在系统中以参数化的形式存储，[0095]提取各个任务链的任务执行时间数据中每个任务的实际执行时间和计划执行时间，将各个任务链中每个任务的实际执行时间和计划执行时间分别标定为和TP,表示第m个任务链中第n个任务的实际执行时间，表示第m个任务链中第n个任务[0096]为了提取各个任务链的任务执行时间数据中每个任务的实际执行时间和计划执的计划执行时间(包括任务的计划开始时间和计划识出哪些任务位于项目的关键路径上，这些任务的数据可以通过API接口或数据导出功能源消耗比值共同决定的。关键路径系数通过项目管理系统的关键路径分析功能确务在关键路径中的位置和其资源消耗的重要性，可以得出任务的综合权重WH",从而量化[0114]第m个任务链的任务链影响系数TCICm的大小直接反映了该任务链在项目执行过[0126]第m个任务链的累计延迟指数CDIm的大小反映了任务链中延迟任务的累积效应以[0128]收集在过去一段时间内生成的第m个任务链的若干个任务链影响系数、若干个累计延迟指数以及对应的累积风险评估系数，并分别标定为和x表示在过去一段时间内生成的第m个任务链的若干个任务链影响系数、若干个累计延迟指数以及些数据通常在项目执行过程中由项目管理系统、风险评估平台或任务调度系统实时生成，[0131]选择多元回归模型作为任务链累积风险评估模型，并通和β2为回归系数；[0134]选择多元回归模型作为任务链累积风险评估模型的原因在于该模型能够同时考[0137]通过最小化预测值与实际值之间的误差来优化回归系数的目的是为了确保回归通过历史数据训练模型，使得模型预测的风险评估值与实际历史风险数据之间的误差最[0152]在项目执行过程中，实时更新综合数据信息并定期重新[