输电工程造价估算的混合模型研究

发布时间：2017-07-06 03:09

  本文关键词：输电工程造价估算的混合模型研究

  更多相关文章： 输电工程 造价估算 主成分分析 高斯过程回归 果蝇优化算法

【摘要】：我国经济快速发展,电力需求随之迅速增长,电网建设发展较快,加之电气设备和工程建造技术日趋多样化,这都对电网工程造价管理提出了更高的要求。输电工程建设周期长,投资成本高,且工程总投资同时受到自然环境、物价水平和运行维护要求等多种因素共同影响,而传统的估算指标计价法太过笼统,已经无法适应愈发精细化的造价管理要求。因此,采用合理的数学建模方法,结合电力工程建设、造价、管理现状,基于近期已建工程数据,构建快速、精确的新型造价估算模型十分必要。论文从现实条件出发,结合输电工程样本特点和造价特性,依托历史工程造价数据,提出一种既有严谨科学理论支撑,又能有效解决当前投资决策阶段造价管理问题,简便、快速、有效的新型输电工程造价估算模型。首先,对工程造价基本理论和输电工程造价特征进行分析,探索造价规律和数据特性,针对样本工程数量有限,造价影响因素众多的特点,比较常用机器学习算法,选择能有效处理小样本、高维度数据,自适应获取模型参数的高斯过程回归算法作为建模基础。其次,结合输电工程造价特点,提出了基于主成分分析法的数据预处理流程,在尽量降低原始数据信息损失的前提下,为上述模型提供更加干净、准确、整洁的数据。然后,针对高斯过程回归模型参数自动寻优结果受超参数初值影响较大的问题,提出采用果蝇算法进行参数初始值寻优的模型改进方法。将以上研究进行综合与延伸,进行新型混合模型的构建,为降低模型误差,采用仿真结果对比法,进行高斯过程模型协方差函数和样本输入维数的优选,并以某供电公司110kV工程为样本进行了仿真验证。仿真结果表明,与传统模型相比,新模型的估算精度更高,估算效果更加稳定,可以满足电力造价管理的要求,并且,该模型与工程管理实践结合紧密,具有良好的实践可行性和推广性。
【关键词】：输电工程 造价估算 主成分分析 高斯过程回归 果蝇优化算法
【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】：TM75;TU723.3
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 绪论11-21
• 1.1 研究背景及意义11-13
• 1.1.1 论文研究背景11-12
• 1.1.2 论文研究意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-17
• 1.2.1 国外工程造价研究现状13-15
• 1.2.2 国内工程造价研究现状15-17
• 1.3 研究内容17-19
• 1.4 研究方法19-21
• 第2章 电力工程造价基本理论21-32
• 2.1 电力工程造价的含义与构成21-26
• 2.1.1 工程造价的含义与特点21-22
• 2.1.2 主要阶段造价控制重点22-23
• 2.1.3 电力工程造价的构成23-26
• 2.2 电力工程计价基本原理与方法26-29
• 2.2.1 电力工程计价基本原理26-27
• 2.2.2 电力工程计价基本方法27-29
• 2.3 可研阶段电网工程造价存在的主要问题29-31
• 2.4 本章小结31-32
• 第3章 输电线路工程及造价特征分析32-41
• 3.1 架空输电线路的特点32-36
• 3.1.1 输电线路基本介绍32-33
• 3.1.2 架空输电线路构成及特点33-36
• 3.2 架空输电线路造价特征分析36-39
• 3.2.1 架空输电线路费用构成36-38
• 3.2.2 架空输电线路造价主要影响因素38-39
• 3.3 输电线路工程估算模型构建应解决的主要问题39-40
• 3.4 本章小结40-41
• 第4章 输电线路造价的混合模型构建41-62
• 4.1 建模思想41-48
• 4.1.1 建模整体思路41-42
• 4.1.2 基本模型选择42-44
• 4.1.3 数据预处理方法44-46
• 4.1.4 模型参数优化46-48
• 4.2 相关理论介绍48-59
• 4.2.1 高斯过程回归48-53
• 4.2.2 主成分分析法53-56
• 4.2.3 果蝇优化算法56-59
• 4.3 模型构建59-61
• 4.4 本章小结61-62
• 第5章 算例分析62-78
• 5.1 确定评价指标62
• 5.2 原始特征要素筛选62-64
• 5.3 指标预处理64-69
• 5.4 选择协方差函数69-71
• 5.5 确定数据维数71-74
• 5.6 优化模型参数74-76
• 5.7 应用效果分析76-77
• 5.8 本章小结77-78
• 第6章 研究成果与结论78-80
• 6.1 结论78-79
• 6.2 展望79-80
• 参考文献80-86
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果86-87
• 致谢87-88
• 作者简介88

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本文编号：524521