应用灰关联分析的PSO-SVR工程造价预测模型

发布时间：2017-09-11 11:35

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【摘要】：为了准确预测与控制工程造价水平,提出一种基于灰关联分析(GRA)与粒子群优化(PSO)的支持向量回归机(SVR)组合预测模型.将GRA提取的工程造价主要指标向量输入PSO-SVR模型预测造价,采用PSO优化的SVR模型进行工程造价预测,对比分析PSO-SVR模型和其他智能模型,对某一地区相同输电工程进行造价预测.结果表明:基于灰关联分析的PSO-SVR模型的造价预测效果更理想,预测精度更高.
【作者单位】： 辽宁大学商学院;东北电力大学经济管理学院;
【关键词】： 工程造价 PSO-SVR预测模型 粒子群优化算法 灰关联分析
【基金】：辽宁省社科基金资助项目(2016LSLKZIGLX-11)
【分类号】：TU723.3;TP18
【正文快照】： 随着输电工程建设规模不断扩大,工程造价有效管控已经成为输电工程(架空输电线路工程)建设必须解决的关键问题.输电工程是由线路长度、电压等级、输送容量、地形、气象、导线型号、杆塔选型、钢材用量、线材耗量及价格等诸多因素组成的一个非线性复杂系统[1].因此,输电工程造

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本文编号：830529