基于改進(jìn)的RBF輸電線路工程投資估價(jià)優(yōu)化研究.pdf

1、隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,尤其在國(guó)家電網(wǎng)公司三集五大體系之大建設(shè)管理標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化和專業(yè)化的目標(biāo)引領(lǐng)下,在提高電網(wǎng)工程基建成本控制水平的要求下,傳統(tǒng)定額概預(yù)算制度已經(jīng)無(wú)法完全滿足工程建設(shè)的需要,有必要引用廣泛應(yīng)用歷史數(shù)據(jù)估算工程投資造價(jià)的智能模型來(lái)解決這一問(wèn)題。近二十年來(lái),模糊數(shù)學(xué)算法、線性回歸、灰色理論估算法、各種智能算法被陸續(xù)應(yīng)用于房地產(chǎn)及路橋等項(xiàng)目的工程估價(jià)預(yù)測(cè)中,但相對(duì)而言模糊數(shù)學(xué)及灰色理論所建立的模型和算法設(shè)計(jì)較為簡(jiǎn)單,模型構(gòu)建的假

2、設(shè)條件和因素忽略較多,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所涉及的BP算法的收斂性、魯棒性以及泛化性較差。本文基于遺傳算法改進(jìn)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸電線路工程投資估價(jià)研究提出一種基于遺傳算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)智能學(xué)習(xí)改進(jìn)算法,并將該算法應(yīng)用于輸電線路工程投資估價(jià)。
　　論文一方面介紹了人工智能技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及遺傳算法的基本理論,對(duì)現(xiàn)有常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估價(jià)模型進(jìn)行了詳細(xì)的分析和研究,指出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)自身的缺陷及良好的泛化能力,為了盡量減少主觀因素對(duì)結(jié)果

3、的影響,進(jìn)一步提出了基于遺傳算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估價(jià)模型,充分利用遺傳算法的全局搜索特性,將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的寬度、中心及隱含層權(quán)值一起,通過(guò)遺傳算法進(jìn)行自我修正,從而大大提高模型計(jì)算結(jié)果的精度。另一方面,根據(jù)所收集的110KV輸電線路工程投資造價(jià)數(shù)據(jù),運(yùn)用SPSS成分分析法提取影響工程項(xiàng)目造價(jià)的主要因素作為模型輸入特征向量,基于提出的GA優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的估價(jià)模型,將收集的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、分析、初始化,以MATLAB為平臺(tái)進(jìn)行仿