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题名基于LM-CNN的输变电工程造价自动计算模型
被引量:9
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作者
武小琳
栾凌
潘连武
李海龙
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机构
国网辽宁省电力有限公司沈阳供电公司
国网辽宁省电力有限公司
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出处
《中国电力》
CSCD
北大核心
2023年第2期157-163,共7页
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基金
国家电网有限公司科技项目(SGLNSY00HLJS2002775)。
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文摘
输变电工程造价计算作为造价管控技术的核心环节,其计算模型的好坏直接影响输变电工程造价管控效能。然而现有模型往往不能兼顾计算速度、精确性与稳定性。为解决上述问题,首先,针对输变电工程造价中的实际需求确定模型的输入与输出,构建卷积神经网络模型;然后,将历史造价数据作为样本输入网络模型,得到网络输出;最后,针对期望输出与实际输出相差较大的问题,利用列文伯格-马夸尔特算法对卷积神经网络的权重参数进行优化,完成模型训练。该模型结合列文伯格-马夸尔特算法与卷积神经网络模型的优点,相比于反向传播(BP)神经网络与梯度下降法-卷积神经网络(GD-CNN)具有更高的预测精度与稳定性,提高了输变电工程造价的计算效果。
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关键词
输变电工程
列文伯格-马夸尔特算法
卷积神经网络
自动计算模型
造价管控
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Keywords
power transmission and transformation project
Levenberg-Marquart algorithm
convolutional neural network
automatic calculation model
cost control
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分类号
TM7
[电气工程—电力系统及自动化]
TU723.3
[建筑科学—建筑技术科学]
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