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基于PSO-ELM算法的输变电工程造价预测分析

         

摘要

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,PSO-ELM (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.

著录项

  • 来源
    《信息技术》 |2019年第4期|148-151156|共5页
  • 作者单位

    国网宁夏电力有限公司经济技术研究院;

    银川750011;

    国网宁夏电力有限公司经济技术研究院;

    银川750011;

    国网宁夏电力有限公司经济技术研究院;

    银川750011;

    国网宁夏电力有限公司经济技术研究院;

    银川750011;

    国网宁夏电力有限公司经济技术研究院;

    银川750011;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 输配电技术;
  • 关键词

    输变电工程; 极限学习机; MIV; PSO;

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