基于自适应阈值学习的工程进度风险预警方法及其系统

本发明涉及工程项目管理技术领域，尤其涉及基于自适应阈值学习的工程进度风险预警方法及其系统，该方法对输入的原始数据进行预处理；使用C‑L算法对预处理后的数据进行训练，得到分类模型和分类阈值；利用该分类模型对工程进度数据进行分类，构建完工时间预测模型和预测阈值，对完工时间缺失的案例进行预测和分类处理；通过C‑L算法在测试集上对阈值进行自适应更新，直至达到满意的测试效果，输出最终预测阈值；这种自适应阈值机制能够根据不同工程项目的特性自动调整预警阈值，相比传统固定阈值方法，预警准确率提高了20‑30%。