基于PSO-ELM算法的输变电工程造价预测分析

• 作者: 于波 刘小敏 刘尚科 尤菲 肖艳利
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 输变电工程 极限学习机 MIV PSO
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 148-151,156
• 页数: 5页
• 分类号: TM72
• 字数: 2701字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2019.04.033

摘要

为了提高输变电工程造价预测的准确度,降低以后输变电工程建设的结余率,文中将筛选出的主要影响因素作为ELM模型的输入自变量,并利用粒子群优化算法(PSO)来优化ELM模型中权值和阈值,从而建立PSO-ELM(MIV)的输变电工程造价预测模型.以宁夏某电力公司2012-2013年的97组输变电工程造价样本数据为实例,分别使用PSO-ELM(MIV)、ELM(MIV)、PSO-ELM和ELM预测模型对实例数据进行验证,实验结果表明,相比于其他几种预测模型,PSO-ELM (MIV)预测精度高,实用型更强,可以为日后的输变电工程造价预测提供一种新的思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于波	国网宁夏电力有限公司经济技术研究院	13	10	2.0	2.0
2	肖艳利	国网宁夏电力有限公司经济技术研究院	8	4	1.0	1.0
3	刘尚科	国网宁夏电力有限公司经济技术研究院	11	7	2.0	2.0
4	尤菲	国网宁夏电力有限公司经济技术研究院	15	13	2.0	2.0
5	刘小敏	国网宁夏电力有限公司经济技术研究院	12	8	2.0	2.0