【摘 要】
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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
【机 构】
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重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室
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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
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