基于变分贝叶斯深度学习的电网工程造价管控指标预测方法

摘要

基于变分贝叶斯深度学习的电网工程造价管控指标预测方法，基于工程造价数据库，选取概算前造价数据x与结算造价指标y，形成新的训练样本数据库，当给定新的造价数据xn+1时，目标得到结算造价管控指标p(yn+1|xn+1；D)。采用基于LSTM深度学习网络的造价指标预测模型，以非线性方式处理造价管控指标数据。采用随机梯度哈密尔顿蒙特卡洛概率预测方法进行采样，用期望值作为概率的预测值。采用造价管控指标预测模型隐含概率分布的近似推断，最小化隐变量概率分布与真实分布的差异。本发明方法在预测技巧和预测可靠性方面均明显优于其它模型，能够提供有效的不确定度估计预测结果。