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文檔簡介
1、科學技術的迅速發(fā)展使得電力工程通過擴張規(guī)模來滿足社會需求,電纜線路工程作為電力線路工程的重要工程之一,需求量不斷擴大,隨之而來工程投資不斷在增加,給電纜線路工程投資方帶來大量問題,傳統(tǒng)的工程造價預算方法已無法滿足實際工程需求,有必要研究新的科學方法對工程造價進行估算。
近年隨著智能算法的引進,工程造價評估方面出現(xiàn)了很多評估方法,研究較多方法有模糊數(shù)學、灰色關聯(lián)度、神經(jīng)網(wǎng)絡、粒子群及支持想回歸等理論技術。通過分析電纜線路歷史工程
2、的特點,得出是歷史工程數(shù)據(jù)呈小樣本特點,屬于小樣本數(shù)據(jù)的學習問題。支持向量回歸對小樣本學習具有理想效果,因此將采用支持向量回歸模型對電纜線路工程造價評估,雨實際應用中支持向量回歸由于參數(shù)選擇盲目性,計算精度和泛化能力有所欠缺,無法滿足實際應用的要求,粒子群算法對參數(shù)調(diào)節(jié)具有理想的效果,將借助粒子群優(yōu)化支持向量回歸參數(shù),同時通過權衡隨機權重改進粒子群,提高粒子群調(diào)節(jié)參數(shù)的精度,增加評估模型穩(wěn)定性和估算精度。
結(jié)合電纜線路工程初步
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