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题名基于MK-TESM法的输变电工程造价数据预测方法
被引量：33
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作者
丁政中
彭露苇
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机构
国家电网公司甘肃省电力公司
国家电网公司甘肃省电力建设分公司
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出处
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2021年第2期126-131,共6页
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基金
甘肃省自然科学基金项目(3ZS091-A28)
国网甘肃省电力公司信息研究项目(522772817000H).
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文摘
针对当前输变电工程造价数据预测较为困难的问题,提出了一种基于MK-TESM法的输变电工程造价数据预测方法.以某地区2014~2018年110 kV输变电工程造价各项评价指标历史数据为基础,利用Mann-Kendall趋势检验法和三次指数平滑法建立输变电工程造价预测模型,对输变电工程造价各项评价指标走势及未来数据进行预测.结果表明,所提出的输变电工程造价数据预测方法在对输变电工程造价进行预测时,预测平均绝对误差率能够控制在约10%以内,预测准确率较高.
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关键词
MK-TESM法
输变电工程造价
Mann-Kendall趋势检验法
三次指数平滑法
预测模型
指标走势
未来数据
预测准确率
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Keywords
MK-TESM method
power transmission and transformation project cost
Mann-Kendall trend test method
three exponential smoothing method
prediction model
index trend
future data
prediction accuracy
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分类号
TM726
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于Web的输变电工程造价管理系统的开发与设计
被引量：8
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作者
朱渊
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机构
重庆市电力公司经济技术研究院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2018年第6期96-99,共4页
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基金
国家自然科学基金(61033004)~~
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文摘
针对目前输变电工程造价管理效率低下的问题,开发了基于Web的输变电工程造价管理系统。该系统以J2EE平台为基础,系统架构采用基于SSH框架的B/S分层结构,使系统能够跨平台使用;系统的建设则是通过Java以及JSP技术来完成,从而能够对输变电工程进行信息查看、跟踪、预算、结算等项目的管理,实现输变电工程造价的规范化管理,提升输变电工程造价管理的效率。测试结果表明,该系统运行稳定,各项功能均可正常响应,满足了系统设计要求。
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关键词
Web
输变电工程造价管理
B/S模式
J2EE平台
SSH框架
JSP技术
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Keywords
Web
power transmission and transformation project cost management
B/S mode
J2EE platform
SSH framework
JSP technology
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分类号
TN915.073.4
[电子电信—通信与信息系统]
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于蒙特卡洛法的输变电工程造价风险评估模型研究
被引量：8
- 3
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作者
黄小龙
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机构
国网冀北电力有限公司
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2017年第20期178-180,共3页
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基金
国家自然科学基金青年基金项目(60902079)
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文摘
针对输变电工程建设的诸多不稳定因素与复杂情况所造成的造价不确定问题,结合输变电工程特点,分析工程造价内容与风险识别,给出输变电工程造价概率分布函数和蒙特卡洛算法框架,构建基于蒙特卡洛法的输变电工程造价风险评估模型。并对模型进行计算机仿真计算,得出变电站工程的造价风险,以及工程结余率为80%时的工程造价。
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关键词
输变电工程造价
风险评估
蒙特卡洛法
计算仿真
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Keywords
power transmission project cost
risk assessment
Monte.Carlo method
computational simulation
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分类号
TN911-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.77
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名输变电工程外部环境影响分析
被引量：13
- 4
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作者
卢艳超
郑燕
赵彪
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机构
国网北京经济技术研究院
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出处
《中国电力》
CSCD
北大核心
2012年第10期100-103,共4页
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文摘
输变电工程造价的变化除工程内部因素影响外,还受多种外部环境因素的影响。借鉴PEST方法 ,将输变电工程造价的外部环境影响因素分为政策环境、经济环境、社会自然环境和技术进步4个方面,结合"十一五"期间的历史数据,通过定性和定量方法全面分析各项影响因素对工程造价的影响程度以及影响程度的变化趋势。
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关键词
输变电工程造价
外部环境影响
PEST模型
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Keywords
cost of power transmission project
influence of external factors
PEST model
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分类号
TM73
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名改进的支持向量机算法及其应用
被引量：19
- 5
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作者
彭光金
司海涛
俞集辉
杨蕴华
李世勉
谭柯
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机构
重庆大学电气工程学院输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室
衢州市电力公司
重庆市电力公司
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第18期218-221,共4页
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基金
重庆市自然科学基金(No.2006BB3213)~~
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文摘
支持向量机(SVM)算法应用于具有小样本特征的实际问题时是否能获得到良好的预测效果,取决于能否成功地设置该算法的关键参数,这一瓶颈问题一直阻碍着SVM在具有小样本特性的实际工程中的应用。在分析SVM回归估计方法参数性能的基础上,提出了以自适应粒子群算法(APSO)优化SVM关键参数的改进SVM算法,并以变电工程为背景给出了相应的工程造价预测模型。运用此模型,对某实际变电工程实例进行了造价预测仿真分析,并与传统的支持向量机算法进行比较,结果说明改进的支持向量机算法具有良好的变电工程造价预测精度,且速度较快。
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关键词
粒子群算法
支持向量机算法
变电工程造价
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Keywords
Particle Swarm Optimization（PSO）
Support Vector Machine（SVM）
power engineering cost
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分类号
TP202.7
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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