摘要
本发明涉及建筑工程管理技术领域，公开了一种基于机器学习的建筑工程施工进度预警方法及系统，从施工现场传感器、BIM模型、IoT设备及历史数据库中采集多维原始数据；从多维原始数据中提取与施工进度相关的特征，对提取的特征进行组合和变换，得到复合特征；将复合特征输入进度预测模型，通过进度预测模型预测未来一段时间内的施工进度，输出预测结果；通过分析历史施工数据，确定初始预警阈值，在施工过程中，根据实时监测数据和预测结果，动态调整预警阈值；当施工进度偏离预测进度且超过动态调整后的预警阈值时，触发预警；本发明提高了对复杂施工环境的适应性和预测准确性。
