基于灰关联-神经网络的电力工程造价估算

被引：17

作者：

杨永明 ^{[1
]}

王燕 ^{[2
]}

范秀君 ^{[1
]}

刘超 ^{[2
]}

机构：

[1] 重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室

[2] 重庆电力设计院

来源：

重庆大学学报 | 2013年 / 36卷 / 11期

关键词：

灰关联分析; 人工神经网络; LM-BP算法; 造价估算;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM73 [电力系统的调度、管理、通信];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

为准确地估算和审查电力线路的工程造价,提出一种基于灰关联分析和神经网络相结合的造价估算方法。利用灰关联分析法筛选出影响工程造价的10个主要工程特征参数,以此作为神经网络输入向量,构建GRA(grey relational analysis)-ANN(artificial neural networks)造价估算模型;以某市110kV电力线路改造的工程造价资料为实验对象进行算法验证,结果显示静态投资的相对误差最大为3.72%,最小为1.85%,估算精度高;分别采用LM-BP算法和传统BP算法训练GRA-ANN网络,结果显示LM-BP法的误差下降速度更快,整体误差更低。

引用

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页数：6

共 13 条

[1]

神经计算原理.[M].(美) 哈姆; (美) 科斯塔尼克; 著.机械工业出版社.2007,

[2] 基于神经网解耦的循环流化床锅炉燃烧系统自适应模糊控制 [J].