基于灰关联-神经网络的电力工程造价估算

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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—AN
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