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基于改进蚁群算法的输变电工程数据分析方法研究
被引量：
4
1
作者
刘宏志
杨晓营
+1 位作者
王艳梅
张灿
《电子设计工程》
2023年第15期56-59,65,共5页
针对电网工程数据处理过程中存在多源复杂且管控不理想等问题,提出了一种基于改进蚁群算法的输变电工程数据分析管控方法。该方法对数据进行标准化、校验等智能化预处理,并将处理后的数据输入改进蚁群算法加以计算,进而得到工程造价最...
针对电网工程数据处理过程中存在多源复杂且管控不理想等问题,提出了一种基于改进蚁群算法的输变电工程数据分析管控方法。该方法对数据进行标准化、校验等智能化预处理,并将处理后的数据输入改进蚁群算法加以计算,进而得到工程造价最小化的管控方案。同时通过状态转移概率及状态转移规则优化了信息素的更新过程,从而增强了蚁群算法的全局搜索能力。以某具体的工程数据为样本,在Matlab平台上进行的测试结果表明,所提方法的收敛速度更快,得到的工程造价显著降低,且管控效果较为理想。
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关键词
输变电工程
改进蚁群算法
工程造价最小化
状态转移
智能化预处理
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职称材料
基于改进SVM算法的输变电工程异常数据检测方法设计
被引量：
2
2
作者
靳书栋
李彦
+1 位作者
刘宏志
康方
《电子设计工程》
2023年第19期68-72,共5页
输变电工程的异常造价数据检测是电力工程数据分析的重要组成部分,但要对其进行深入的分析处理并投入工程应用,仍存在较多障碍。为解决输变电工程数据难以量化的问题且实现对异常数据的检测,文中基于建筑通用模型BIM技术,将建筑模板与...
输变电工程的异常造价数据检测是电力工程数据分析的重要组成部分,但要对其进行深入的分析处理并投入工程应用,仍存在较多障碍。为解决输变电工程数据难以量化的问题且实现对异常数据的检测,文中基于建筑通用模型BIM技术,将建筑模板与实际数据相融合,设计完成了一套建筑成本估算系统。其针对多维度异常数据难以分类的问题,在改进SVM算法的基础上开发了多维逻辑回归分类器,进而实现了分布式的主动数据分类学习方法。通过实验验证可知,相比于常规算法,所提改进SVM算法的准确率更高,且可对不同工程方案、不同工程建设阶段的造价数据进行快速、准确识别,因此具有良好的应用价值。
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关键词
工程造价数据
异常数据检测
改进SVM算法
主动学习算法
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职称材料
题名
基于改进蚁群算法的输变电工程数据分析方法研究
被引量：
4
1
作者
刘宏志
杨晓营
王艳梅
张灿
机构
国网
山东电力
公司
经济技术研究院
出处
《电子设计工程》
2023年第15期56-59,65,共5页
基金
2021年国网山东省电力公司经济技术研究院“智慧”技经管理微应用课题(SGSDJY00JJXX2100251)。
文摘
针对电网工程数据处理过程中存在多源复杂且管控不理想等问题,提出了一种基于改进蚁群算法的输变电工程数据分析管控方法。该方法对数据进行标准化、校验等智能化预处理,并将处理后的数据输入改进蚁群算法加以计算,进而得到工程造价最小化的管控方案。同时通过状态转移概率及状态转移规则优化了信息素的更新过程,从而增强了蚁群算法的全局搜索能力。以某具体的工程数据为样本,在Matlab平台上进行的测试结果表明,所提方法的收敛速度更快,得到的工程造价显著降低,且管控效果较为理想。
关键词
输变电工程
改进蚁群算法
工程造价最小化
状态转移
智能化预处理
Keywords
power transmission and transformation project
improved ant colony algorithm
minimize project cost
state transition
intelligent pretreatment
分类号
TN318 [电子电信—物理电子学]
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于改进SVM算法的输变电工程异常数据检测方法设计
被引量：
2
2
作者
靳书栋
李彦
刘宏志
康方
机构
国网山东电力经济技术研究院
出处
《电子设计工程》
2023年第19期68-72,共5页
基金
2021年国网山东省电力公司经济技术研究院“智慧”技经管理微应用课题(SGSDJY00JJXX2100251)。
文摘
输变电工程的异常造价数据检测是电力工程数据分析的重要组成部分,但要对其进行深入的分析处理并投入工程应用,仍存在较多障碍。为解决输变电工程数据难以量化的问题且实现对异常数据的检测,文中基于建筑通用模型BIM技术,将建筑模板与实际数据相融合,设计完成了一套建筑成本估算系统。其针对多维度异常数据难以分类的问题,在改进SVM算法的基础上开发了多维逻辑回归分类器,进而实现了分布式的主动数据分类学习方法。通过实验验证可知,相比于常规算法,所提改进SVM算法的准确率更高,且可对不同工程方案、不同工程建设阶段的造价数据进行快速、准确识别,因此具有良好的应用价值。
关键词
工程造价数据
异常数据检测
改进SVM算法
主动学习算法
Keywords
engineering cost data
abnormal data detection
improved SVM algorithm
active learning algorithm
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN918 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进蚁群算法的输变电工程数据分析方法研究
刘宏志
杨晓营
王艳梅
张灿
《电子设计工程》
2023
4
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职称材料
2
基于改进SVM算法的输变电工程异常数据检测方法设计
靳书栋
李彦
刘宏志
康方
《电子设计工程》
2023
2
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