期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于IPSO-LSSVR算法的变电站工程造价预测方法
被引量：
2
1
作者
王林峰
刘云
+2 位作者
亓彦珣
周波
李洁
《沈阳工业大学学报》
北大核心
2025年第2期168-175,共8页
【目的】电网建设项目中变电站工程造价的预测一直是影响项目成本管理的重要问题。然而,当前常用的变电站造价预测方法存在预测精度不足、计算效率低等问题,制约了预测模型在实际工程中的应用。为提高预测的准确性和计算效率,提出了一...
【目的】电网建设项目中变电站工程造价的预测一直是影响项目成本管理的重要问题。然而,当前常用的变电站造价预测方法存在预测精度不足、计算效率低等问题,制约了预测模型在实际工程中的应用。为提高预测的准确性和计算效率,提出了一种基于改进的粒子群优化(IPSO)算法和最小二乘支持向量回归(LSSVR)算法的变电站工程造价预测方法。【方法】考虑到常规变电站与智能变电站在设备、技术和运维上的差异,通过分析这两类变电站的特点,对相关数据进行了有针对性的预处理,以去除噪声数据,填补缺失值,并将有效信息转换为特征向量,作为LSSVR模型的输入。为避免传统粒子群(PSO)算法易陷入局部最优解的问题,引入了一种混合调节策略,对PSO算法的惯性权重和学习因子进行优化,使得优化过程更加稳定并具备较强的全局搜索能力。通过该策略IPSO算法可以在全局搜索和局部搜索之间实现更好的平衡。利用IPSO算法优化LSSVR模型参数,并建立变电站工程造价预测模型。【结果】通过与其他预测模型进行比较分析得出结论,所提出的IPSO-LSSVR算法在预测精度上具有明显优势。具体来说,基于该模型的预测误差显著低于其他方法,可以将偏差控制在5%以内。改进后的粒子群优化算法能够有效避免陷入局部最优,确保了LSSVR模型在各种情况下都能提供较为准确的预测结果。【结论】基于IPSO优化LSSVR算法的变电站工程造价预测方法,克服了传统预测方法在预测精度和计算效率上的不足。在实际应用中,该方法能够为电网建设项目的成本管理提供更加准确的预测依据,从而有助于项目预算的合理制定和资源的有效配置。
展开更多
关键词
变电站
工程造价
造价预测
粒子群算法
最小二乘支持向量回归
预测精度
运算效率
混合调节策略
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于IPSO-LSSVR算法的变电站工程造价预测方法
被引量：
2
1
作者
王林峰
刘云
亓彦珣
周波
李洁
机构
华中科技大学电气与电子工程学院
河北省电力有限公司经济技术研究院
武汉大学电气与自动化学院
华北电力大学能源动力与机械工程学院
河北赛克普泰计算机咨询服务有限公司
出处
《沈阳工业大学学报》
北大核心
2025年第2期168-175,共8页
基金
河北省自然科学基金重点项目(E2018210044)
河北省教育厅科技项目(QN16214510D)。
文摘
【目的】电网建设项目中变电站工程造价的预测一直是影响项目成本管理的重要问题。然而,当前常用的变电站造价预测方法存在预测精度不足、计算效率低等问题,制约了预测模型在实际工程中的应用。为提高预测的准确性和计算效率,提出了一种基于改进的粒子群优化(IPSO)算法和最小二乘支持向量回归(LSSVR)算法的变电站工程造价预测方法。【方法】考虑到常规变电站与智能变电站在设备、技术和运维上的差异,通过分析这两类变电站的特点,对相关数据进行了有针对性的预处理,以去除噪声数据,填补缺失值,并将有效信息转换为特征向量,作为LSSVR模型的输入。为避免传统粒子群(PSO)算法易陷入局部最优解的问题,引入了一种混合调节策略,对PSO算法的惯性权重和学习因子进行优化,使得优化过程更加稳定并具备较强的全局搜索能力。通过该策略IPSO算法可以在全局搜索和局部搜索之间实现更好的平衡。利用IPSO算法优化LSSVR模型参数,并建立变电站工程造价预测模型。【结果】通过与其他预测模型进行比较分析得出结论,所提出的IPSO-LSSVR算法在预测精度上具有明显优势。具体来说,基于该模型的预测误差显著低于其他方法,可以将偏差控制在5%以内。改进后的粒子群优化算法能够有效避免陷入局部最优,确保了LSSVR模型在各种情况下都能提供较为准确的预测结果。【结论】基于IPSO优化LSSVR算法的变电站工程造价预测方法,克服了传统预测方法在预测精度和计算效率上的不足。在实际应用中,该方法能够为电网建设项目的成本管理提供更加准确的预测依据,从而有助于项目预算的合理制定和资源的有效配置。
关键词
变电站
工程造价
造价预测
粒子群算法
最小二乘支持向量回归
预测精度
运算效率
混合调节策略
Keywords
substation
project cost
cost prediction
particle swarm algorithm
least squares support vector regression
prediction accuracy
computational efficiency
hybrid adjustment strategy
分类号
TM769 [电气工程—电力系统及自动化]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于IPSO-LSSVR算法的变电站工程造价预测方法
王林峰
刘云
亓彦珣
周波
李洁
《沈阳工业大学学报》
北大核心
2025
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
