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工程试验检测数据管理预警决策方法

阅读：186发布：2020-05-13

专利汇可以提供工程试验检测数据管理预警决策方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明涉及一种工程试验检测数据管理预警决策方法。该管理预警决策方法，包括以下步骤：数据采集、数据预处理、图表可视、报表生成和实时预警。本发明解决了现有的工程试验检测数据处理存在工程试验检测数据存在数据量大、数据种类繁多、各种试验检测项目标准不一、判别难度大的问题，能够自动对工程试验检测数据进行分析处理，且达到分析处理数据效率和准确率较高的技术效果。，下面是工程试验检测数据管理预警决策方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种工程试验检测数据管理预警决策方法，其特征在于：包括以下步骤；
a、数据采集：收集工程试验检测数据并录入；
b、数据预处理：对采集的数据中不合常规试验检测异常数据进行识别、剔除；
c、图表可视：将工程试验检测数据予以可视化，实现相关统计分析指标及报表的自动生成；
d、报表生成：所述报表生成项用于工程试验检测数据的相关计算，从而生成数据报表信息；
e、实时预警：用于在采集工程试验检测数据时数据异常预警提示，针对平台中可能存在的异常波动参数，根据风险控制阈值制定多因子联动预警模型、多级预警策略，结合知识库、案例库、专家库建立趋势包络线、风险分级方法，实现试验数据异常的快速自动预警，并且当数据不在规定范围内，对相关人员进行警报通知。
2.根据权利要求1所述的工程试验检测数据管理预警决策方法，其特征在于：步骤a中，收集、录入的工程试验检测数据包括工程原材料、混凝土拌合、混凝土成型及填筑料常见工程性能试验数据。
3.根据权利要求1所述的工程试验检测数据管理预警决策方法，其特征在于：步骤b中，通过平台内置数据预处理库：含不同检测项目的试件异常判定规则、同批试件试验的检测数据异常判定规则，对不合常规试验检测异常数据进行识别、剔除。
4.根据权利要求1所述的工程试验检测数据管理预警决策方法，其特征在于：步骤c中，采用折线图或饼图工具将工程试验检测数据予以可视化。
5.根据权利要求1所述的工程试验检测数据管理预警决策方法，其特征在于：步骤d中，生成的数据报表信息包括检测组数和合格率数据报表信息。
6.根据权利要求5所述的工程试验检测数据管理预警决策方法，其特征在于：步骤d中，用户选择查询时段及数据对象后，系统将试验数据流导出到固定的报表模板中，并自动计算出检测组数、合格率、最大植、最小植、平均植、标准差及变异系数分析统计指标。
7.根据权利要求6所述的工程试验检测数据管理预警决策方法，其特征在于：所述检测组数计算原理为：根据录入的试验检测数据判断某一项的数值是否为空，为空则该项检测组数为0，反之则为1。
8.根据权利要求7所述的工程试验检测数据管理预警决策方法，其特征在于：所述合格率计算原理为：判断检测组数是否为1，不为1则合格组数为0，若检测组数为1，则继续判断该项数值是否在规定的范围内，若在范围内，则合格组数为1，反之为0。
9.根据权利要求1所述的工程试验检测数据管理预警决策方法，其特征在于：采用箱线图理论识别试验合格条件下的低频高幅的异常波动数据进行提醒，算法如下：
其中：Q1为第一四分位数，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25％的数字；Q3为第三四分位数，等于该样本中所有数值由小到大排列后第75％的数字；QR代表四分位距，为第三四分位数与第一四分位数之间的间距。
10.根据权利要求1所述的工程试验检测数据管理预警决策方法，其特征在于：采用滑动平均法顺序逐期增减新旧数据求算移动平均值，连续预测未来一周、一月及一季度的检测值，对预测值超过允许偏差的情况进行分级预警提示。

说明书全文

工程试验检测数据管理预警决策方法

技术领域

[0001] 本发明涉及工程数据处理领域，尤其是涉及一种工程试验检测数据管理预警决策方法。

背景技术

[0002] 工程试验检测数据存在数据量大、数据种类繁多、各种试验检测项目标准不一、判别难度大的问题，在现有技术中，业务员通常需要将试验检测报告中的数据登记在对应的excel台账中，通常一个工程项目的试验检测数据会非常繁杂，导致业务员在进行试验检测数据分析处理时，通常需要在庞大的试验检测数据台账中寻找跟自己所需求的试验检测数据，并通过查看、计算等方式方法找出所需数据并对其进行分析处理；筛选、查找、提取数据的难度较大，且对试验检测数据分析、处理的效率和准确率较低。

发明内容

[0003] 为解决以上问题，本发明提供一种工程试验检测数据管理预警决策方法，能够自动对工程试验检测数据进行分析处理，且达到分析处理数据效率和准确率较高的技术效果。

[0004] 本发明采用的技术方案是：一种工程试验检测数据管理预警决策方法，包括以下步骤：

[0005] a、数据采集：收集工程试验检测数据并录入；

[0006] b、数据预处理：对采集的数据中不合常规试验检测异常数据进行识别、剔除；

[0007] c、图表可视：将工程试验检测数据予以可视化，实现相关统计分析指标及报表的自动生成；

[0008] d、报表生成：所述报表生成项用于工程试验检测数据的相关计算，从而生成数据报表信息；

[0009] e、实时预警：用于在采集工程试验检测数据时数据异常预警提示，针对平台中可能存在的异常波动参数，根据风险控制阈值制定多因子联动预警模型、多级预警策略，结合知识库、案例库、专家库建立趋势包络线、风险分级方法，实现试验数据异常的快速自动预警，并且当数据不在规定范围内，对相关人员进行警报通知。

[0010] 作为优选，步骤a中，收集、录入的工程试验检测数据包括工程原材料、混凝土拌合、混凝土成型及填筑料常见工程性能试验数据。

[0011] 作为优选，步骤b中，通过平台内置数据预处理库：含不同检测项目的试件异常判定规则、同批试件试验的检测数据异常判定规则，对不合常规试验检测异常数据进行识别、剔除。

[0012] 作为优选，步骤c中，采用折线图或饼图工具将工程试验检测数据予以可视化。

[0013] 作为优选，步骤d中，生成的数据报表信息包括检测组数和合格率数据报表信息。

[0014] 进一步的，步骤d中，用户选择查询时段及数据对象后，系统将试验数据流导出到固定的报表模板中，并自动计算出检测组数、合格率、最大植、最小植、平均植、标准差及变异系数分析统计指标。

[0015] 更进一步的，所述检测组数计算原理为：根据录入的试验检测数据判断某一项的数值是否为空，为空则该项检测组数为0，反之则为1。

[0016] 更进一步的，所述合格率计算原理为：判断检测组数是否为1，不为1则合格组数为0，若检测组数为1，则继续判断该项数值是否在规定的范围内，若在范围内，则合格组数为
1，反之为0。

[0017] 作为优选，采用箱线图理论识别试验合格条件下的低频高幅的异常波动数据进行提醒，算法如下：

[0018]

[0019] 其中：Q1为第一四分位数，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25％的数字；Q3为第三四分位数，等于该样本中所有数值由小到大排列后第75％的数字；QR代表四分位距，为第三四分位数与第一四分位数之间的间距。

[0020] 作为优选，采用滑动平均法顺序逐期增减新旧数据求算移动平均值，连续预测未来一周、一月及一季度的检测值，对预测值超过允许偏差的情况进行分级预警提示。

[0021] 本发明取得的有益效果是：本发明解决了现有的工程试验检测数据处理存在工程试验检测数据存在数据量大、数据种类繁多、各种试验检测项目标准不一、判别难度大的问题，能够自动对工程试验检测数据进行分析处理，且达到分析处理数据效率和准确率较高的技术效果。附图说明

[0022] 图1-2为本发明的原理图。

具体实施方式

[0023] 下面结合附图和具体实施例对本发明作更进一步的说明。

[0024] 如图1-2所示，本发明的一种工程试验检测数据管理预警决策方法，包括以下步骤：

[0025] 数据采集：所述采集项用于工程试验检测数据的录入、收集。包含工程原材料、混凝土拌合及混凝土成型等常见工程性能试验，具体包含：

[0026]

[0027]

[0028] 预处理：所述预处理项用于自动对采集的不合常规试验检测异常数据进行识别、剔除；平台内置数据预处理库，含不同检测项目的组数异常判定规则、同批试验的检测数据异常判定规则。

[0029] 图表可视：所述图表可视项指采用折线图、饼图等工具将工程试验检测数据予以可视化，实现相关统计分析指标及报表的自动生成；

[0030] 1.适合用折线图表示的指标包含但不限于以下内容：

[0031]

[0032] 2.适合用饼图表示的指标包含但不限于：试验检测项目合格数占总试验检测项目检测数的百分比。

[0033] 用户可从饼状图中看出合格数所占百分比，点击对应板块还能查看合格数量、检测数量及不合格数量等相关数据。

[0034] 报表生成：所述报表生成用于自动对试验检测数据进行提取、计算并生成相关报表，用户选择查询时段及数据对象后系统将试验数据流导出到固定的报表模板中，并自动计算出检测组数、合格率、最大植、最小植、平均植、标准差及变异系数等分析统计指标。其中，所述检测组数的计算原理为根据录入的试验检测数据判断某一项的数值是否为空，为空则该项检测组数为0，反之则为1。所述合格率计算原理如下：首先，判断检测组数是否为1，不为1则合格组数为0，若检测组数为1，则继续判断该项数值是否在规定的范围内，若在范围内，则合格组数为1，反之为0。

[0035] 实时预警：所述实时预警用于在试验检测数据采集的同时自动辨识不合格、大波动及不良趋势等异常数值并提供实时预警。

[0036] 系统预置所有试验检测项目的标准值及允许偏差范围，当检测数据超标后，系统将进行超标数据提醒。当录入的各项试验检测数据不在允许偏差范围内，系统将通过短信、微信、邮箱等工具对相关人员进行警报通知。

[0037] 部分检测项目的标准范围如下：

[0038]

[0039]

[0040]

[0041]

[0042] 注：以上检测项目标准值均为部分参照值，具体试验检测项目标准值参照设计要求以及相关质量标准文件规定；并且，以上检测项目为部分检测项目，本专利包括所有工程试验检测项目。

[0043] 此外，系统采用箱线图理论识别试验合格条件下的低频高幅的异常波动数据进行提醒，算法如下：

[0044]

[0045] 其中：Q1为第一四分位数，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25％的数字。Q3为第三四分位数，等于该样本中所有数值由小到大排列后第75％的数字。QR(Quartile range)代表四分位距，为第三四分位数与第一四分位数之间的间距。

[0046] 同时，系统采用滑动平均法顺序逐期增减新旧数据求算移动平均值，连续预测未来一周、一月及一季度的检测值，对预测值超过允许偏差的情况进行分级预警提示。

[0047] 除上述功能以外，所述平台还包括筛选功能项，所述筛选功能项用于对平台中包含的试验检测数据进行筛选、查看，具体包括筛选、查看试验检测数据报表、折线图、饼状图等。

[0048] 其中，所述平台对录入的工程试验检测数据进行预处理，具体如下：

[0049] 首先读取经数据采集项采集而来的试验检测数据，对读取的数据进行筛选，将不符合规范标准的数据剔除。

[0050] 其中，所述平台图表可视项可生成图表，具体包括：

[0051] 首先，读取经数据采集项采集而来经预处理项筛选后的数据，对读取的数据进行分析、计算，并根据分析、计算结果及用户需求生成折线图、柱状图、饼状图等相应图表。

[0052] 其中，所述平台生成报表，具体包括：

[0053] 首先，读取经数据采集项采集而来后经预处理项筛选后的数据，并对读取的数据进行分析、计算，并根据分析、计算结果生成报表，报表展示合格率、最大值、最小值、平均值等数据项。

[0054] 其中所述平台还包括记录项，所述记录项用于用户对平台数据的操作进行记录。

[0055] 以上显示和描述了本发明的基本原理和主要结构特征。本发明不受上述实例的限制，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

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技术领域

背景技术

发明内容

具体实施方式

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