基于灰关联一神经网络的电力工程造价估算
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- 2021-08-06
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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）一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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