地铁机电安装绩效领先指标自动预测方法

• 作者: 孙延明
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 关键词: 自动预测 Lasso方法 神经网络 平稳化
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 行业应用与交流|Industrial Applications and Communications
• 页码范围: 178-181
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7241.2021.09.041

摘要

目前的绩效领先指标的预测中对样本数据的平稳性考虑不足,样本数据波动性大,影响最终的预测准确性.因此提出地铁机电安装绩效领先指标自动预测方法,首先对影响项目绩效的指标进行拟定描述,确定指标后使用Lasso方法来确定其中变量对绩效指标影响程度,然后使用ADF单位根检验法对相关波动数据进行平稳化处理,运用BP神经网络技术来实现自动预测.为了验证设计方法是否满足设计目的 ,设计实验,使用某地铁机电安装工程的数据作为样本数据并进行自动预测,预测结果显示:本文设计方法对比其他方法结果更接近实际值,设计满足设计要求.