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基于FA-ELM深度挖掘模型的电力工程预算控制技术
被引量：
4
1
作者
徐宁
张文静
+2 位作者
周波
董振亮
陈志宾
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2023年第6期637-642,共6页
针对现有预算控制方法存在目标单一,效果不理想等问题,提出了一种基于FA-ELM深度挖掘模型的电力工程预算控制技术。通过深入剖析电力工程费用的组成与影响因素,提出了工程进度与预算双目标的管控方式。利用萤火虫算法优化极限学习机网络...
针对现有预算控制方法存在目标单一,效果不理想等问题,提出了一种基于FA-ELM深度挖掘模型的电力工程预算控制技术。通过深入剖析电力工程费用的组成与影响因素,提出了工程进度与预算双目标的管控方式。利用萤火虫算法优化极限学习机网络,构建FA-ELM预测模型,将预处理后的电力数据输入FA-ELM模型中,可估计每个阶段的工程费用,便于管理人员采取相应的措施。在MATLAB仿真平台上对所提技术进行实验分析,结果表明:FA-ELM模型的预测误差均控制在6%以内,且工程总费用节约了14.09%,整体性能优于其他对比技术。
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关键词
电力工程
预算控制
极限学习机网络
数据挖掘
工程进度
萤火虫算法
fa-elm模型
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职称材料
题名
基于FA-ELM深度挖掘模型的电力工程预算控制技术
被引量：
4
1
作者
徐宁
张文静
周波
董振亮
陈志宾
机构
华北电力大学电气与电子工程学院
华北电力大学能源动力与机械工程学院
河北省电力有限公司经济技术研究院
河北省电力有限公司互联网部
河北省教育考试院信息处
河北赛克普泰计算机咨询服务有限公司软件造价部
出处
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2023年第6期637-642,共6页
基金
河北省教育厅科技项目(QN16214510D)
河北省自然科学基金重点项目(E2018210044)。
文摘
针对现有预算控制方法存在目标单一,效果不理想等问题,提出了一种基于FA-ELM深度挖掘模型的电力工程预算控制技术。通过深入剖析电力工程费用的组成与影响因素,提出了工程进度与预算双目标的管控方式。利用萤火虫算法优化极限学习机网络,构建FA-ELM预测模型,将预处理后的电力数据输入FA-ELM模型中,可估计每个阶段的工程费用,便于管理人员采取相应的措施。在MATLAB仿真平台上对所提技术进行实验分析,结果表明:FA-ELM模型的预测误差均控制在6%以内,且工程总费用节约了14.09%,整体性能优于其他对比技术。
关键词
电力工程
预算控制
极限学习机网络
数据挖掘
工程进度
萤火虫算法
fa-elm模型
Keywords
power engineering
budget control
limit learning machine network
data mining
project schedule
firefly algorithm
fa-elm
model
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于FA-ELM深度挖掘模型的电力工程预算控制技术
徐宁
张文静
周波
董振亮
陈志宾
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2023
4
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