为了解决前馈（BP）神经网络在配电网工程建设工程造价预测时,容易陷入局部极小而导致预测精度降低的问题,提出了一种GA-BP神经网络的配电网工程造价预测模型。模型试算与分析结果表明:除了个别样本数据外,GA-BP模型预测数据的相对误差小于BP模型预测数据的相对误差。其中,GA-BP模型的预测数据的相对误差整体最小,BP模型的相对误差整体最大,BP整体的相对误差要稍小于GA-BP。GA-BP和BP的模型平均相对误差数值更小,GA-BP模型的平均相对误差最小,说明该模型的预测稳定性最强。此外,GA-BP和BP的模型稳定性和预测的精度上都要优于GA-BP和BP。其中,GA-BP的预测模型最好,BP预测模型最差。该基于GA-BP神经网络的配电网工程造价预测模型为提高配电网工程造价预测精度提供了一定的理论基础。
类型: 期刊论文
作者: 杨凯,于波,肖艳利,何勇萍,王封潇
关键词: 配电网工程,遗传算法,神经网络,工程造价,预测,相对误差
来源: 自动化仪表 2019年07期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技,经济与管理科学
专业: 电力工业,自动化技术,工业经济
单位: 国网宁夏电力有限公司经济技术研究院,宁夏中电建工程造价咨询物资有限公司
分类号: TP18;F426.61
DOI: 10.16086/j.cnki.issn1000-0380.2018080020
页码: 91-93+99
总页数: 4
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