输变电工程造价智能分析模型与应用研究

发布时间：2017-06-28 21:23

  本文关键词：输变电工程造价智能分析模型与应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：当前经济社会发展形势客观上要求电网公司必须进一步提升基建造价管理精益化水平与工程造价分析精度,以适应企业面临的改革与转型,现有的基于结算金额与核准的概算金额间比对的审定分析方法已不能满足电网公司精细化造价分析的需要。因此本文通过对造价分析工作的理论强化和系统完善,引入智能分析法,建立输变电工程造价智能分析模型,并以四川省输配电网为典型样本,进行了输变电工程影响因素分析、工程造价智能预测和工程造价智能评价的实证分析,增强了相关理论的实用性。首先,从全过程因素、自然因素和技术条件等多个维度对输变电工程造价影响因素进行识别,采用主成分分析法和通径分析法对影响因素进行度量,通过该因素分析工作建立工程项目各影响因素间的相互联系,并深入剖析各影响因素对造价费用的直接影响与间接影响程度。进而建立基于组合聚类的输变电工程造价智能预测模型用于造价预测工作,并对模型的适用性、准确性和效率进行了比较,得出智能预测方法的运用不仅能提高估算精度,还能提高预测效率的结论。最后,建立了基于支持向量机的输变电工程造价智能评价模型及评价指标体系,通过智能分析方法在评价中的运用,简化了评价过程中的人为操作,提升评价模型的智能性。本文开展的输变电工程造价智能分析模型与应用研究可以有效、科学、智能地进行造价分析工作,反映工程造价的合理性水平,为电力企业开展造价分析工作提供模板,为电力及其他企业有效控制工程造价提供理论依据和参考范例,具有很强的实际意义与应用价值。
【关键词】：因素分析 输变电工程 造价分析 智能预测 智能评价
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU723.3;TM72
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-17
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.1.1 研究背景10
• 1.1.2 研究意义10-11
• 1.2 国内外研究动态11-15
• 1.2.1 输变电工程造价影响因素分析11-12
• 1.2.2 智能算法国内外研究现状及发展动态12-13
• 1.2.3 输变电工程造价预测研究现状及发展动态13-14
• 1.2.4 输变电工程造价评价研究现状及发展动态14-15
• 1.3 研究思路及框架15-17
• 第2章 四川省输变电工程项目造价分析17-23
• 2.1 样本情况17
• 2.2 四川省输变电工程总体造价分析17-22
• 2.2.1 总体造价水平17-19
• 2.2.2 分项费用分析19-22
• 2.3 本章小结22-23
• 第3章 输变电工程造价影响因素分析23-49
• 3.1 输变电工程造价影响因素的识别24-31
• 3.1.1 全过程造价关键管控环节划分24-25
• 3.1.2 全过程造价因素的识别25-28
• 3.1.3 自然因素的识别28-29
• 3.1.4 技术条件的识别29-31
• 3.2 输变电工程造价影响因素度量分析方法31-33
• 3.2.1 主成分分析31-32
• 3.2.2 通径分析32-33
• 3.3 四川省输变电工程造价影响因素实证分析33-48
• 3.3.1 变电工程影响因素分析33-41
• 3.3.2 线路工程影响因素分析41-48
• 3.4 本章小结48-49
• 第4章 输变电工程造价智能预测模型49-81
• 4.1 模型分析与改进49-60
• 4.1.1 模糊聚类算法(FCM)49-51
• 4.1.2 粒子群优化的BP网络(PSO-BP)51-55
• 4.1.3 最小二乘支持向量机(LS-SVM)55-57
• 4.1.4 基于网格搜索法优化的支持向量机(GridSearch-SVM)57-58
• 4.1.5 模型适用性比较58-59
• 4.1.6 基于组合聚类的输变电工程造价智能预测模型59-60
• 4.2 实证分析60-77
• 4.2.1 110kV变电工程造价智能组合聚类-预测模型分析60-69
• 4.2.2 110kV线路工程造价智能组合聚类-预测模型分析69-77
• 4.3 智能预测模型评价77-79
• 4.3.1 准确性比较77-78
• 4.3.2 效率比较78-79
• 4.3.3 评价结果与建议79
• 4.4 本章小结79-81
• 第5章 输变电工程造价智能评价模型81-101
• 5.1 输变电工程造价评价体系建立原则及建立思路81-82
• 5.1.1 指标体系的建立原则81-82
• 5.1.2 指标体系的建立思路82
• 5.2 基于支持向量机的输变电工程造价智能评价模型82-90
• 5.2.1 造价评价指标体系82-84
• 5.2.2 评价指标的标准化84-86
• 5.2.3 指标权重的确定86-88
• 5.2.4 基于TOPSIS法的“典型造价”选取88-89
• 5.2.5 支持向量机评价分析模型89-90
• 5.3 实证分析90-100
• 5.3.1 基于支持向量机的110kV变电工程造价智能评价模型分析90-94
• 5.3.2 基于支持向量机的110kV线路工程造价智能评价模型分析94-100
• 5.4 本章小结100-101
• 第6章 研究成果和结论101-114
• 参考文献114-118
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果118-120
• 致谢120

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 葛继科;邱玉辉;吴春明;蒲国林;;遗传算法研究综述[J];计算机应用研究;2008年10期

2 杜栋;吴炎;;从评价方法的“组合评价”到“两两集成”[J];统计与信息论坛;2008年05期

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 尹新;群智能算法与电力负荷预测研究[D];湖南大学;2011年

2 彭光金;小样本工程造价数据的智能学习方法及其在输变电工程中的应用研究[D];重庆大学;2010年

  本文关键词：输变电工程造价智能分析模型与应用研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：495330