基于支持向量机的输变电工程造价预测模型研究

针对影响输变电工程造价的因素较多,且各个因素之间相互联系,形成一个相互交叠的网络,从而导致造价预测难度较大,精度较低的问题。建立基于支持向量机的输变电工程造价预测模型,其以输变电工程造价影响因素为输入自变量,预测造价为输出值,通过支持向量机求解回归方程,并通过交叉验证来确定模型的相关参数,从而确定输变电工程造价预测模型,进而通过模型来预测输变电工程造价。最后通过样本数据来对模型进行训练,并对模型进行验证,证明了模型的准确性。     

基于PSO-ELM算法的输变电工程造价预测分析

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,可以为日后的输变电工程造价预测提供一种新的思路。     

基于BP神经网络的输电线路工程造价预测模型研究

针对输电线路工程前期项目比选种类多,造价估算偏差大,如何利用少量信息得到较准确工程造价的问题,结合BP神经网络算法构建了输电线工程造价预测模型。其以工程造价的影响因素作为BP神经网络的输入,通过3层网络结构,得到输电线路工程造价估计值。最后采用实际工程数据对提出的输电线工程造价预测模型进行实验仿真,得到的实验结果显示,该模型能准确估计工程造价,从而适合于评估工程前期比选方案的优劣。     

基于Web的输变电工程造价管理系统的开发与设计

针对目前输变电工程造价管理效率低下的问题,开发了基于Web的输变电工程造价管理系统。该系统以J2EE平台为基础,系统架构采用基于SSH框架的B/S分层结构,使系统能够跨平台使用;系统的建设则是通过Java以及JSP技术来完成,从而能够对输变电工程进行信息查看、跟踪、预算、结算等项目的管理,实现输变电工程造价的规范化管理,提升输变电工程造价管理的效率。测试结果表明,该系统运行稳定,各项功能均可正常响应,满足了系统设计要求。     

基于蒙特卡洛法的输变电工程造价风险评估模型研究

针对输变电工程建设的诸多不稳定因素与复杂情况所造成的造价不确定问题,结合输变电工程特点,分析工程造价内容与风险识别,给出输变电工程造价概率分布函数和蒙特卡洛算法框架,构建基于蒙特卡洛法的输变电工程造价风险评估模型。并对模型进行计算机仿真计算,得出变电站工程的造价风险,以及工程结余率为80%时的工程造价。     

基于ANN的电力工程造价预测模型的建立与实现

传统概预算定额电力工程造价方法在没有工程细节时,存在估计偏差大且无法利用历史数据的问题。文中根据人工神经网络(ANN)的机器学习机制提出一种基于ANN的电力工程造价预测模型,将历史数据样本归一化作为输入,通过ANN算法对网络进行训练,采用训练后的网络来对工程造价进行估算。文中进行了多个电力工程造价的预测,得到的预测结果与实际造价相差小于5%,满足经验误差要求。     

基于MAS的数据挖掘在输电故障诊断中的应用

数据挖掘就是从大量的数据中发现知识的技术。在相关领域专家指导下,数据挖掘技术可以实现对海量数据的智能分析,得到事物本质及可预测其发展趋势的、隐含的模式或规律。研究了基于多Agent的输电故障诊断系统,该系统采用数据挖掘的多种分析方法,与数据仓库、联机分析处理和多Agent等技术相结合,建立了能够监控输电网数据的综合智能决策支持系统,推进了电力企业现代化的发展。     

基于数据挖掘技术的微博热点话题预测

微博热点话题受到多种因素的影响,具有强烈的非线性变化特点,为了获得理想的微博热点话题预测结果,提出基于数据挖掘技术的微博热点话题预测模型。首先对当前微博热点话题的研究现状进行分析,指出当前微博热点话题预测模型的局限性,然后采用数据挖掘技术,即支持向量机对微博热点话题进行建模与分析,最后采用仿真实验对微博热点话题的预测性能进行分析。结果表明,数据挖掘技术可以描述微博热点话题的变化特点,提高了微博热点话题的预测准确性。     

基于数据挖掘的服装流行色预测

针对传统服装流行色预测模型精度低、结果不可靠的问题,设计了一种基于数据挖掘的服装流行色预测模型。首先对当前国内外对服装流行色预测现状进行分析,并采集服装流行色数据;然后对服装流行色数据进行聚类处理,并采用数据挖掘技术建立服装流行色预测模型;最后将该模型应用于具体的服装流行色预测中。该模型可以很好地发现服装流行色的变化趋势,预测结果可靠,可以为服装企业和服装设计师提供有价值的参考信息。     

综合运用各种建模方法提高预测模型的准确度

通过学习客户的历史行为信息来预测客户在未来一段时间的行为是数据挖掘较为成功的应用之一,根据多年从事数据挖掘研究和实践的经验,以建立通信行业客户流失预警模型为例,提出了多种提高预测模型准确度的方法。     

基于数据挖掘技术的移动通信话务预测模型探析

本文探讨引入数据挖掘技术和算法,通过3种高精度话务预测模型对某市话务数据建模和预测验证,探析3种模型的实际误差和适用场景,并提出基于数据挖掘技术的移动通信智能话务预测管理平台架构设想,具有较高的推广和应用价值。     

基于大数据分析的电能损耗预测模型的仿真分析

对电能损耗进行预测的过程中,传统的预测方法,由于影响电能损耗的因素之间具有非常复杂的非线性与强相关性,导致很难得到高精度的预测结果。提出一种基于大数据分析的电能损耗预测模型,建立电能损耗预测单元模型,分析发电器模型、变电器模型和输电器模型建立的过程,引入灰色综合关联度对大数据进行分析,对各个组成区域序列累加得到整体区域电能损耗情况,并进行微分处理,通过GM(1,1)的转换实现对整体电能损耗预测模型的构建。仿真实验结果表明,所提模型具有较高的预测精度,能够很好地避免非线性因素对模型的干扰,为电力企业制定合理的电能损耗计划提供可靠依据。     

浅析基于SPSS的电力工程造价BIM技术的体现

在科学技术的不断发展下,电力工程技术得到了不断的完善,使得电力工程造价要求越来越高。电力工程的造价管理,是建筑企业发展过程中能否得以实现工程管理的关键,主导着企业工程造价管理中的一切与资金相关的活动。在采用BIM技术后,整个工程从设计、施工再到投入运营都能够得到有效的管理,进而建立有效的资金管理规划,不仅能够对财务风险进行控制,而且还能够有效的节约成本,在提高工程效率的同时,降低施工污染,实现有效的工程造价管理。     

基于地统计学快速拓阶的工程造价预测模型

工程造价预测与建模具有重要的实际意义,针对当前工程造价预测模型存在拓阶速度慢、拓阶不彻底的缺陷,结合工程造价数据的变化特点,提出了一种基于地统计学快速拓阶的工程造价预测模型.首先分析了当前工程造价预测的研究现状,然后分析了地统计学的工作原理,并设计了工程造价数据的快速拓阶方法,最后通过工程造价预测仿真实验对模型性能进行了验证.实验结果表明,本文模型的工程造价预测精度超过95%,且工程造价的建模时间要少于其它工程造价预测模型.     

基于BP神经网络工程造价预测模型分析

文章提出了BP神经网络对于工程造价的预测方法,通过对指标的选取,确定了样本数据;再将采集的数据传入到MATLAB平台打造的BP神经网络预测模型;首先验证了该模型的可行性,再将其余的样本输入到BP神经网络工程造价预测模型中,进行工程造价预测。预测的结果是实际值与预测值误差相差很小,实现了仿真实验的目的,证明了BP神经网络对工程造价预测的精准性。     

市政工程造价的影响因素与控制措施

工程造价管理是市政工程项目管理的重要组成部分,在市政工程项目管理中加强工程造价管理和控制,能够有效的降低工程造价,取得良好的经济效益和社会效益。文章分析了市政工程造价的影响因素,探析了市政工程造价的有效控制措施,以供参考。     

基于数据挖掘的房地产价格预测

针对当前房地产价格预测精度低的难题,提出基于数据挖掘的房地产价格预测模型。首先对当前房地产价格预测研究的现状进行分析,指出房地产价格变化的混沌性和随机性;然后采用混沌理论对数据进行预处理,重建房地产价格预测模型的样本,并采用相关向量机建立房地产价格预测模型;最后采用房地产价格数据进行验证性测试。该模型可以描述房地产价格历史数据中隐藏的变化特点,获得了比其他模型更优的房地产价格预测结果。     

移动基站共址高压输电铁塔的电磁场分布特性分析与预测

为了明确移动基站架设在高压输电铁塔上对电力运检人员的电磁辐射影响,对移动基站共址高压输电铁塔的电磁场分布特性进行了研究. 在4G基站共址220 kV高压输电铁塔的真实场景下开展了电磁场强度测量,获得了铁塔周围地面区域和铁塔内部垂直方向上的场强测量数据;基于射线追踪仿真,在实测验证的基础上,全面分析了移动基站共址高压输电铁塔的电磁场分布特性,并根据实测和仿真结果提出了强中弱场区划分方法;将径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络应用于场强预测,建立了电磁场分布特性预测模型. 结果表明所提出的模型能够较为准确地实现移动基站共址高压输电铁塔场景下的场强预测,可为移动基站共址高压输电铁塔的安全运检工作提供参考.     

基于工程量清单计价模式的输变电工程造价风险评估模型研究

现行的工程量清单计价模式易导致施工方报价不平衡,从而使建设管理单位发生超概算事件。在深入分析施工单位投标策略以及建设管理部门所面临风险的基础上,构建不平衡报价最优模型,以此得出施工单位报价,然后利用蒙特卡洛方法建立输变电工程造价风险评估模型,并对所建模型进行计算机仿真,得出输变电工程造价风险,并根据风险大小来确定需要采取的措施以规避风险或者减少超概算情况。     

电网负荷预测中组合预测模型运用

在电力系统规划设计中,电力系统负荷预测是进行规划设计工作的基础。负荷预测的准确性和负荷分布情况,对电源规划和电网规划具有很大的影响。在电力市场化的发展过程中,产业结构的变化和技术进步使得电力消耗发生了变化,因此在对电网负荷进行预测的过程中,使用单项预测模型已经不足以满足要求。本文主要阐述了组合预测模型在实际运用过程中其主要的结构特点,同时结合四川某城市以及对我国社会用电量电网负荷预测过程中对组合预测模型的实际使用案例,对组合预测模型能够很大的提高负荷预测精度进行验证。望能够为电网的负荷预测积攒有效参考资料。