【摘 要】
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为了提高输变电工程造价预测的准确度,降低以后输变电工程建设的结余率,文中将筛选出的主要影响因素作为ELM模型的输入自变量,并利用粒子群优化算法(PSO)来优化ELM模型中权值
【机 构】
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国网宁夏电力有限公司经济技术研究院
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为了提高输变电工程造价预测的准确度,降低以后输变电工程建设的结余率,文中将筛选出的主要影响因素作为ELM模型的输入自变量,并利用粒子群优化算法(PSO)来优化ELM模型中权值和阈值,从而建立PSO-ELM(MIV)的输变电工程造价预测模型。以宁夏某电力公司2012-2013年的97组输变电工程造价样本数据为实例,分别使用PSO-ELM(MIV)、ELM(MIV)、PSO-ELM和ELM预测模型对实例数据进行验证,实验结果表明,相比于其他几种预测模型,PSOELM(MIV)预测精度高,实用型更强,可以为日后
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