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基于灰关联-神经网络的电力工程造价估算
被引量：
17
1
作者
杨永明
王燕
+1 位作者
范秀君
刘超
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第11期15-20,共6页
为准确地估算和审查电力线路的工程造价,提出一种基于灰关联分析和神经网络相结合的造价估算方法。利用灰关联分析法筛选出影响工程造价的10个主要工程特征参数,以此作为神经网络输入向量,构建GRA(grey relational analysis)-ANN(artifi...
为准确地估算和审查电力线路的工程造价,提出一种基于灰关联分析和神经网络相结合的造价估算方法。利用灰关联分析法筛选出影响工程造价的10个主要工程特征参数,以此作为神经网络输入向量,构建GRA(grey relational analysis)-ANN(artificial neural networks)造价估算模型;以某市110kV电力线路改造的工程造价资料为实验对象进行算法验证,结果显示静态投资的相对误差最大为3.72%,最小为1.85%,估算精度高;分别采用LM-BP算法和传统BP算法训练GRA-ANN网络,结果显示LM-BP法的误差下降速度更快,整体误差更低。
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关键词
灰关联分析
人工神经网络
lm—bp算法
造价估算
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职称材料
题名
基于灰关联-神经网络的电力工程造价估算
被引量：
17
1
作者
杨永明
王燕
范秀君
刘超
机构
重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室
重庆电力设计院
出处
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第11期15-20,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(50907075)
文摘
为准确地估算和审查电力线路的工程造价,提出一种基于灰关联分析和神经网络相结合的造价估算方法。利用灰关联分析法筛选出影响工程造价的10个主要工程特征参数,以此作为神经网络输入向量,构建GRA(grey relational analysis)-ANN(artificial neural networks)造价估算模型;以某市110kV电力线路改造的工程造价资料为实验对象进行算法验证,结果显示静态投资的相对误差最大为3.72%,最小为1.85%,估算精度高;分别采用LM-BP算法和传统BP算法训练GRA-ANN网络,结果显示LM-BP法的误差下降速度更快,整体误差更低。
关键词
灰关联分析
人工神经网络
lm—bp算法
造价估算
Keywords
grey relational analysis
artificial neural networks
lm
-
bp
algorithm
cost estimate
分类号
TM752 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于灰关联-神经网络的电力工程造价估算
杨永明
王燕
范秀君
刘超
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
17
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