一种输变电工程多源异构造价数据关联方法、设备及介质与流程

本发明涉及一种输变电工程多源异构造价数据关联方法、设备及介质，属于电力工程管理。

背景技术：

1、输变电工程是电力系统建设的重要组成部分，其造价管理贯穿于项目规划、设计、施工及运维全生命周期，直接影响工程投资效益与资源配置效率。随着电力工程规模不断扩大、建设环境日趋复杂，造价数据呈现出显著的多源异构特征：一方面，数据来源涵盖可行性研究报告、设计文件、合同文本、招标文件、变更签证、索赔资料、设备材料报价单以及市场价格调研报告等多种类型；另一方面，数据类型既包括线路长度、铁塔数量、混凝土方量、钢材用量、电压等级等结构化数值型数据，又包括设计说明、合同条款、地质勘察报告等非结构化文本型数据。上述数据在格式、语义、粒度及质量上存在较大差异，给造价信息的统一建模与关联分析带来了严峻挑战。

2、目前，输变电工程造价管理实践中，多源异构数据之间的关联分析主要依赖人工经验及传统统计相关分析方法。这类方法通常对数据分布做出较强假设，难以有效融合文本语义信息与数值工程参数，更无法灵活应对多源数据间的非线性交互关系。同时，现有方法普遍忽视了气象地理因素对工程造价影响因素的系统性作用，导致在复杂外部条件下数据关联结果失真。

技术实现思路

1、为了解决上述现有技术中存在的问题，本发明提出了一种输变电工程多源异构造价数据关联方法、设备及介质。

2、本发明的技术方案如下：

3、一方面，本发明提供了一种输变电工程多源异构造价数据关联方法，包括以下步骤：

4、获取各输变电工程的多源异构造价数据，基于多源异构造价数据构建特征向量；

5、获取各输变电工程的气象数据和地理数据，基于气象数据和地理数据获取各输变电工程的气象综合影响值和地理适宜度系数；

6、基于特征向量、地理适宜度系数以及气象综合影响值确定邻接矩阵；

7、基于邻接矩阵对各输变电工程的特征向量进行邻域聚合操作，得到融合嵌入向量；

8、基于融合嵌入向量、地理适宜度系数以及气象综合影响值获取深度融合特征向量；

9、基于深度融合特征向量采用专家经验引导机制获取混合决策权重；

10、基于融合嵌入向量和混合决策权重获取各多源异构造价数据之间的相关性，并根据相关性建立各多源异构造价数据之间的关联。

11、优选的，所述特征向量包括数值特征向量和文本特征向量；

12、所述数值特征向量通过标准化处理后的数值型多源异构造价数据构建；

13、所述文本特征向量通过编码后的文本型多源异构造价数据构建。

14、优选的，基于特征向量、地理适宜度系数以及气象综合影响值确定邻接矩阵，具体步骤为：

15、将数值特征向量、文本特征向量、地理适宜度系数以及气象综合影响值进行拼接，得到异构造价特征向量；

16、通过计算各输变电工程之间的异构造价特征向量的余弦相似度确定邻居集；

17、根据所述邻居集中各输变电工程之间的异构造价特征向量的余弦相似度确定邻接矩阵。

18、优选的，基于融合嵌入向量、地理适宜度系数以及气象综合影响值获取深度融合特征向量，具体步骤为：

19、基于融合嵌入向量、地理适宜度系数以及气象综合影响值构建特征调制因子；

20、将融合嵌入向量与特征调制因子拼接并通过采用激活函数的全连接层映射为深度融合特征向量。

21、优选的，基于深度融合特征向量采用专家经验引导机制获取混合决策权重，具体步骤为：

22、根据预配置的专家职称等级设置专家的先验权重；

23、获取各专家给出的融合特征基准向量；

24、将深度融合特征向量与融合特征基准向量的差值的l2范数进行负指数归一化作为混合决策权重。

25、优选的，基于融合嵌入向量和混合决策权重采用皮尔逊相关系数算法获取各多源异构造价数据之间的相关性。

26、优选的，所述方法还包括通过取深度融合特征向量与各专家的融合特征基准向量的差值的l2范数的平均值作为输变电工程的偏差判定值。

27、优选的，基于偏差判定值和深度融合特征向量采用全连接层获取造价预测值。

28、再一方面，本发明还提供一种电子设备，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明任一实施例所述的输变电工程多源异构造价数据关联方法。

29、再一方面，本发明还提供一种计算机可读存储介质，用于存储一个或者多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如本发明任一实施例所述的输变电工程多源异构造价数据关联方法。

30、本发明具有如下有益效果：

31、1、本发明通过计算各工程特征之间的余弦相似度，将相似工程连接成图结构，并基于该图对每个工程的特征向量进行邻域聚合。这一过程相当于让每个工程吸收与其条件相近的其他工程的信息，将多个相似样本的共性成分叠加起来，从而有效压制个别工程中由于数据录入误差、特殊偶然因素等造成的随机波动。在聚合过程中没有引入可学习的参数，完全基于固定的相似度权重进行加权求和，这使得模型不需要大量训练样本即可稳定工作，非常适合输变电工程造价数据集规模通常较小的实际情况。经过这种图传播操作后，各工程的特征表示变得更加平滑和连续，同类工程之间的内部一致性增强，不同类工程之间的区分度更加清晰，为后续的关联分析提供了质量更高、噪声更少的特征基础。

32、2、本发明通过预训练语言模型将文本内容转换为语义嵌入向量，并进一步提取语义强度，使文本信息能够与数值特征处于同一数学空间进行联合建模。这种融合方式不依赖人工主观解读，能够客观、一致地处理所有类型的数据，从而在关联分析时充分利用全部已知信息，避免因数据形式差异而造成的信息割裂，使分析结果更加全面、真实地反映工程造价各要素之间的内在联系。

33、3、本发明设计了专家经验引导机制，根据不同职称等级设定各位专家的先验权重，并采集每位专家给出的融合特征基准向量，这些基准向量代表了专家心目中典型工程应有的特征模式。将每个工程的实际深度融合特征与各专家的基准向量进行比较，计算偏离程度，并以此为基础生成混合决策权重。偏离专家共识较大的工程在后续相关性计算中被赋予较低的权重，从而避免了少数异常值对整体关联结论的过度干扰。

34、4、输变电工程通常跨越不同地形和气候区域，外部环境对施工难度、材料运输、工期安排等有显著影响，进而影响各项造价数据之间的数量关系。本发明采集各工程所在地的气象数据和地理数据，并分别构建气象综合影响值和地理适宜度系数。这两个系数能够量化环境条件对工程实施的综合作用，并作为重要特征参与到后续的邻接矩阵构建和特征融合中，使得相似环境条件下的工程会被赋予更紧密的联系，而环境差异较大的工程则会被适当区隔，实现关联分析能够根据实际外部条件进行自适应调整，显著提高了分析结果的现实贴合度和鲁棒性。

1.一种输变电工程多源异构造价数据关联方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的输变电工程多源异构造价数据关联方法，其特征在于，所述特征向量包括数值特征向量和文本特征向量；

3.根据权利要求1所述的输变电工程多源异构造价数据关联方法，其特征在于，基于特征向量、地理适宜度系数以及气象综合影响值确定邻接矩阵，具体步骤为：

4.根据权利要求1所述的输变电工程多源异构造价数据关联方法，其特征在于，基于融合嵌入向量、地理适宜度系数以及气象综合影响值获取深度融合特征向量，具体步骤为：

5.根据权利要求1所述的输变电工程多源异构造价数据关联方法，其特征在于，基于深度融合特征向量采用专家经验引导机制获取混合决策权重，具体步骤为：

6.根据权利要求1所述的输变电工程多源异构造价数据关联方法，其特征在于，基于融合嵌入向量和混合决策权重采用皮尔逊相关系数算法获取各多源异构造价数据之间的相关性。

7.根据权利要求1所述的输变电工程多源异构造价数据关联方法，其特征在于，所述方法还包括通过取深度融合特征向量与各专家的融合特征基准向量的差值的l2范数的平均值作为输变电工程的偏差判定值。

8.根据权利要求7所述的输变电工程多源异构造价数据关联方法，其特征在于，基于偏差判定值和深度融合特征向量采用全连接层获取造价预测值。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至8任一项所述的输变电工程多源异构造价数据关联方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的输变电工程多源异构造价数据关联方法。