本文關(guān)鍵詞：輸變電工程造價智能分析模型與應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：當(dāng)前經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展形勢客觀上要求電網(wǎng)公司必須進(jìn)一步提升基建造價管理精益化水平與工程造價分析精度,以適應(yīng)企業(yè)面臨的改革與轉(zhuǎn)型,現(xiàn)有的基于結(jié)算金額與核準(zhǔn)的概算金額間比對的審定分析方法已不能滿足電網(wǎng)公司精細(xì)化造價分析的需要。因此本文通過對造價分析工作的理論強化和系統(tǒng)完善,引入智能分析法,建立輸變電工程造價智能分析模型,并以四川省輸配電網(wǎng)為典型樣本,進(jìn)行了輸變電工程影響因素分析、工程造價智能預(yù)測和工程造價智能評價的實證分析,增強了相關(guān)理論的實用性。首先,從全過程因素、自然因素和技術(shù)條件等多個維度對輸變電工程造價影響因素進(jìn)行識別,采用主成分分析法和通徑分析法對影響因素進(jìn)行度量,通過該因素分析工作建立工程項目各影響因素間的相互聯(lián)系,并深入剖析各影響因素對造價費用的直接影響與間接影響程度。進(jìn)而建立基于組合聚類的輸變電工程造價智能預(yù)測模型用于造價預(yù)測工作,并對模型的適用性、準(zhǔn)確性和效率進(jìn)行了比較,得出智能預(yù)測方法的運用不僅能提高估算精度,還能提高預(yù)測效率的結(jié)論。最后,建立了基于支持向量機的輸變電工程造價智能評價模型及評價指標(biāo)體系,通過智能分析方法在評價中的運用,簡化了評價過程中的人為操作,提升評價模型的智能性。本文開展的輸變電工程造價智能分析模型與應(yīng)用研究可以有效、科學(xué)、智能地進(jìn)行造價分析工作,反映工程造價的合理性水平,為電力企業(yè)開展造價分析工作提供模板,為電力及其他企業(yè)有效控制工程造價提供理論依據(jù)和參考范例,具有很強的實際意義與應(yīng)用價值。
【關(guān)鍵詞】：因素分析 輸變電工程 造價分析 智能預(yù)測 智能評價
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TU723.3;TM72
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-17
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.1.1 研究背景10
• 1.1.2 研究意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究動態(tài)11-15
• 1.2.1 輸變電工程造價影響因素分析11-12
• 1.2.2 智能算法國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動態(tài)12-13
• 1.2.3 輸變電工程造價預(yù)測研究現(xiàn)狀及發(fā)展動態(tài)13-14
• 1.2.4 輸變電工程造價評價研究現(xiàn)狀及發(fā)展動態(tài)14-15
• 1.3 研究思路及框架15-17
• 第2章 四川省輸變電工程項目造價分析17-23
• 2.1 樣本情況17
• 2.2 四川省輸變電工程總體造價分析17-22
• 2.2.1 總體造價水平17-19
• 2.2.2 分項費用分析19-22
• 2.3 本章小結(jié)22-23
• 第3章 輸變電工程造價影響因素分析23-49
• 3.1 輸變電工程造價影響因素的識別24-31
• 3.1.1 全過程造價關(guān)鍵管控環(huán)節(jié)劃分24-25
• 3.1.2 全過程造價因素的識別25-28
• 3.1.3 自然因素的識別28-29
• 3.1.4 技術(shù)條件的識別29-31
• 3.2 輸變電工程造價影響因素度量分析方法31-33
• 3.2.1 主成分分析31-32
• 3.2.2 通徑分析32-33
• 3.3 四川省輸變電工程造價影響因素實證分析33-48
• 3.3.1 變電工程影響因素分析33-41
• 3.3.2 線路工程影響因素分析41-48
• 3.4 本章小結(jié)48-49
• 第4章 輸變電工程造價智能預(yù)測模型49-81
• 4.1 模型分析與改進(jìn)49-60
• 4.1.1 模糊聚類算法(FCM)49-51
• 4.1.2 粒子群優(yōu)化的BP網(wǎng)絡(luò)(PSO-BP)51-55
• 4.1.3 最小二乘支持向量機(LS-SVM)55-57
• 4.1.4 基于網(wǎng)格搜索法優(yōu)化的支持向量機(GridSearch-SVM)57-58
• 4.1.5 模型適用性比較58-59
• 4.1.6 基于組合聚類的輸變電工程造價智能預(yù)測模型59-60
• 4.2 實證分析60-77
• 4.2.1 110kV變電工程造價智能組合聚類-預(yù)測模型分析60-69
• 4.2.2 110kV線路工程造價智能組合聚類-預(yù)測模型分析69-77
• 4.3 智能預(yù)測模型評價77-79
• 4.3.1 準(zhǔn)確性比較77-78
• 4.3.2 效率比較78-79
• 4.3.3 評價結(jié)果與建議79
• 4.4 本章小結(jié)79-81
• 第5章 輸變電工程造價智能評價模型81-101
• 5.1 輸變電工程造價評價體系建立原則及建立思路81-82
• 5.1.1 指標(biāo)體系的建立原則81-82
• 5.1.2 指標(biāo)體系的建立思路82
• 5.2 基于支持向量機的輸變電工程造價智能評價模型82-90
• 5.2.1 造價評價指標(biāo)體系82-84
• 5.2.2 評價指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化84-86
• 5.2.3 指標(biāo)權(quán)重的確定86-88
• 5.2.4 基于TOPSIS法的“典型造價”選取88-89
• 5.2.5 支持向量機評價分析模型89-90
• 5.3 實證分析90-100
• 5.3.1 基于支持向量機的110kV變電工程造價智能評價模型分析90-94
• 5.3.2 基于支持向量機的110kV線路工程造價智能評價模型分析94-100
• 5.4 本章小結(jié)100-101
• 第6章 研究成果和結(jié)論101-114
• 參考文獻(xiàn)114-118
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果118-120
• 致謝120

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 葛繼科;邱玉輝;吳春明;蒲國林;;遺傳算法研究綜述[J];計算機應(yīng)用研究;2008年10期

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中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 尹新;群智能算法與電力負(fù)荷預(yù)測研究[D];湖南大學(xué);2011年

2 彭光金;小樣本工程造價數(shù)據(jù)的智能學(xué)習(xí)方法及其在輸變電工程中的應(yīng)用研究[D];重慶大學(xué);2010年

  本文關(guān)鍵詞：輸變電工程造價智能分析模型與應(yīng)用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：495330