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- 2021-04-26
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采用软计算和数据挖掘技术来解决电力线路工程造价问题,提出了一种工程造价的智能预测模型。首先根据工程造价的专业要求对搜集的实际历史数据进行预处理,并应用包装算法优选属性使数据结构符合建模要求,然后采用基于神经网络集成的模糊系统构建工程造价的预测模型,在建模过程中,利用实验对比方法对模型参数进行了优选。最后在Matlab平台上对该模型进行了仿真,实验结果说明该模型在预测准确性及泛化能力上优于BP网络。模型对于工程建设业主方控制初期的投资规模具有一定的指导意义,也能为电力部门在历史工程的基础上形成客观全面的工程造价经验提供辅助手段。
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