基于隨機(jī)權(quán)重優(yōu)化的電纜線路工程造價評估.pdf

1、科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展使得電力工程通過擴(kuò)張規(guī)模來滿足社會需求，電纜線路工程作為電力線路工程的重要工程之一，需求量不斷擴(kuò)大，隨之而來工程投資不斷在增加，給電纜線路工程投資方帶來大量問題，傳統(tǒng)的工程造價預(yù)算方法已無法滿足實(shí)際工程需求，有必要研究新的科學(xué)方法對工程造價進(jìn)行估算。
　　近年隨著智能算法的引進(jìn)，工程造價評估方面出現(xiàn)了很多評估方法，研究較多方法有模糊數(shù)學(xué)、灰色關(guān)聯(lián)度、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粒子群及支持想回歸等理論技術(shù)。通過分析電纜線路歷史工程

2、的特點(diǎn)，得出是歷史工程數(shù)據(jù)呈小樣本特點(diǎn)，屬于小樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)問題。支持向量回歸對小樣本學(xué)習(xí)具有理想效果，因此將采用支持向量回歸模型對電纜線路工程造價評估，雨實(shí)際應(yīng)用中支持向量回歸由于參數(shù)選擇盲目性，計(jì)算精度和泛化能力有所欠缺，無法滿足實(shí)際應(yīng)用的要求，粒子群算法對參數(shù)調(diào)節(jié)具有理想的效果，將借助粒子群優(yōu)化支持向量回歸參數(shù)，同時通過權(quán)衡隨機(jī)權(quán)重改進(jìn)粒子群，提高粒子群調(diào)節(jié)參數(shù)的精度，增加評估模型穩(wěn)定性和估算精度。
　　結(jié)合電纜線路工程初步