基于GRA-IPSO-BPNN的大中型水电项目投资估算模型研究

• 作者: 吴佳玮 周原冰 孙丽洁 孙蔚 李鹏 牛东晓 田竹肖
• 来源期刊: 全球能源互联网
• 学科: 经济
• 关键词: 水电项目 投资估算 灰色关联分析 改进粒子群 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: "电力系统低碳发展的目标、战略及技术选择"专题
• 页码范围: 404-411
• 页数: 8页
• 分类号: F426.91|F426.61
• 字数: 6459字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19705/j.cnki.issn2096-5125.2020.04.009

摘要

水电项目投资估算对投资者安排融资和管理项目具有现实意义.在此背景下,提出基于灰色关联分析的改进粒 子群优化BP神经网络(gray relation analysis, GRA; improved partical swarm optimization, IPSO; back propagation neural network, BPNN)的大中型水电项目投资估算模型.首先,借助文献回顾法和专家经验法初选影响水电项目投资的工程特征,并利用灰色关联分析筛选关键工程特征参数;然后,构建基于IPSO算法优化的BPNN模型实现水电项目投资估算;最后,通过算例分析验证了基于GRA-IPSO-BPNN的投资估算模型具有实用性和可靠性.根据实证结果,IPSO-BPNN模型相较于BPNN和PSO-BPNN,预测误差更小,可以实现大中型水电项目准确、快速、有效的投资估算.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛东晓	华北电力大学经济与管理学院	306	6130	40.0	64.0
2	周原冰		2	0	0.0	0.0
3	吴佳玮		2	0	0.0	0.0
4	孙丽洁	华北电力大学经济与管理学院	4	0	0.0	0.0
5	李鹏		1	0	0.0	0.0
6	田竹肖	华北电力大学经济与管理学院	1	0	0.0	0.0
7	孙蔚		1	0	0.0	0.0