發(fā)布時間：2018-07-21 21:08

【摘要】：變電工程造價水平直接關(guān)系到電網(wǎng)工程的整體經(jīng)濟性,造價水平預測是控制造價、提高造價合理性的重要手段。在傳統(tǒng)螢火蟲算法的基礎(chǔ)上,采用高斯擾動技術(shù)改進螢火種算法的位置更新公式,提高螢火從算法的尋優(yōu)性能從而優(yōu)化SVM預測模型的參數(shù)。通過Schaffer函數(shù)測試發(fā)現(xiàn),高斯擾動螢火蟲算法具有收斂速度快、搜索能力強等優(yōu)點。實測結(jié)果表明:該模型具有較高的預測精度和有效性。
[Abstract]:The cost level of the substation project is directly related to the overall economy of the power grid project. The cost level prediction is an important means to control the cost and improve the rationality of the cost. On the basis of the traditional firefly algorithm, the Gao Si perturbation technique is used to improve the location updating formula of the Gao Si algorithm, which can improve the optimization performance of the algorithm and optimize the parameters of the prediction model. The Gao Si perturbed firefly algorithm has the advantages of fast convergence and strong searching ability. The experimental results show that the model has high prediction accuracy and effectiveness.
【作者單位】： 華北電力大學經(jīng)濟與管理學院;國網(wǎng)新源控股有限公司技術(shù)中心;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71471059) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金資助項目(2016XS75;2016XS73)~~
【分類號】：TP18;TM72

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2136860