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基于SGDM优化IWOA-CNN的配电网工程造价控制研究
被引量：
15
1
作者
李康
鲍刚
+1 位作者
徐瑞
刘毅楷
《广西大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第3期692-702,共11页
为了控制配电网工程项目的成本,需准确预测配电网工程造价,本文提出一种基于带动量因子的随机梯度下降(stochastic gradient descent with momentum factor, SGDM)优化的改进鲸鱼算法-卷积神经网络工程造价预测模型。首先,考虑回路数、...
为了控制配电网工程项目的成本,需准确预测配电网工程造价,本文提出一种基于带动量因子的随机梯度下降(stochastic gradient descent with momentum factor, SGDM)优化的改进鲸鱼算法-卷积神经网络工程造价预测模型。首先,考虑回路数、杆塔数、导线、地形、地质、风速、覆冰、导线截面、混凝土杆、塔材、绝缘子(直线)、绝缘子(耐张)、基坑开方、基础钢材、底盘和水泥对配电网工程造价的影响,建立了非线性函数关系;采用SGDM优化器改进的卷积神经网络对函数进行逼近,并用贝叶斯方法优化卷积神经网络的超参数;利用改进的鲸鱼算法(improved whale optimization algorithm, IWOA)优化卷积神经网络,找出卷积神经网络的最优学习率。数值算例表明,新模型预测效果较好,并提出相应的控制策略。
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关键词
配电网工程造价
鲸鱼算法
卷积神经网络
随机梯度下降优化器
贝叶斯优化
非线性收敛因子
自适应权重
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职称材料
题名
基于SGDM优化IWOA-CNN的配电网工程造价控制研究
被引量：
15
1
作者
李康
鲍刚
徐瑞
刘毅楷
机构
三峡大学电气与新能源学院
出处
《广西大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第3期692-702,共11页
基金
国家自然科学基金项目(61876097)。
文摘
为了控制配电网工程项目的成本,需准确预测配电网工程造价,本文提出一种基于带动量因子的随机梯度下降(stochastic gradient descent with momentum factor, SGDM)优化的改进鲸鱼算法-卷积神经网络工程造价预测模型。首先,考虑回路数、杆塔数、导线、地形、地质、风速、覆冰、导线截面、混凝土杆、塔材、绝缘子(直线)、绝缘子(耐张)、基坑开方、基础钢材、底盘和水泥对配电网工程造价的影响,建立了非线性函数关系;采用SGDM优化器改进的卷积神经网络对函数进行逼近,并用贝叶斯方法优化卷积神经网络的超参数;利用改进的鲸鱼算法(improved whale optimization algorithm, IWOA)优化卷积神经网络,找出卷积神经网络的最优学习率。数值算例表明,新模型预测效果较好,并提出相应的控制策略。
关键词
配电网工程造价
鲸鱼算法
卷积神经网络
随机梯度下降优化器
贝叶斯优化
非线性收敛因子
自适应权重
Keywords
distribution network engineering cost
whale optimization algorithm
convolutional neural network
stochastic gradient descent with momentum factor(SGDM)optimizer
Bayesian optimization
nonlinear convergence factor
adaptive weight
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SGDM优化IWOA-CNN的配电网工程造价控制研究
李康
鲍刚
徐瑞
刘毅楷
《广西大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023
15
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