基于FCM和PSO-SVM的电力工程造价预测模型研究

发布时间：2017-10-10 07:31

  本文关键词：基于FCM和PSO-SVM的电力工程造价预测模型研究

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【摘要】：为了准确地估计新建变电工程的造价水平,提出一种基于模糊聚类方法与粒子群优化的支持向量机的组合预测模型。通过模糊聚类分析,将具有高度相似性的样本工程进行归类,使得同类别中的样本规律更加容易识别,然后使用PSO-SVM分别对每类工程进行造价预测。基于聚类分析处理的PSO-SVM预测模型的实例测算结果与单一预测模型的测算结果相比,7个测试样本的预测精度都降到了5%以内,证明了这种方法的有效性和准确性。
【作者单位】： 国网四川省电力公司经济技术研究院;华北电力大学经济与管理学院;
【关键词】： 电力造价 模糊聚类 粒子群算法 支持向量机
【分类号】：TU723.3;TM63
【正文快照】： 开展输变电工程造价的准确快速预测,对电网、受业主委托的咨询机构、受业主委托的监理机构以及投标者来说,都是至关重要的工作。在输变电工程建设的每一阶段,电网应准确把握造价的预期价格,以此确定项目的招投标数额,同时制定出价格浮动的应对策略;咨询机构可以根据造价的预测

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本文编号：1005125