DOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2026.05.036
作 者：甘 蕾 ，方明耀 ，游秀芬（江西五十铃汽车有限公司产品开发技术中心，江西 南昌 330208）
摘 要：针对复杂项目周期中风险管控精度与实时性不足的问题，文章提出一种基于多维度数据融合的项目风险智能管控方法。通过优化分布式数据采集点布局实现进度、成本、质量等多维度指标的同步采集，采用动态数据特征熵增强非稳态项目数据的特征表达，结合主成分分析与关联熵实现风险特征降维与筛选，并构建引入注意力机制的轻量化神经网络管控模型。台架试验结果表明，该方法对早期磨损、部件松动等典型故障的识别准确率达92.1%，较传统阈值法提升约20个百分点。本研究为高可靠性项目的全周期管理提供了技术支撑，以期在大型工程管理等领域推广应用。
关键词：多维度数据；风险管控；轻量化模型；注意力机制；项目管理
引文信息：[1]甘蕾，明耀，游秀芬.项目管理和多源数据融合的发动机智能故障诊断方法研究[J].南方农机，2026，57(5)：138-141.
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