有小樣本數(shù)據(jù)特征的輸變電工程造價(jià)估算與靈敏度研究.pdf

1、隨著電力建設(shè)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，輸變電工程造價(jià)的管理有了更高的要求。一方面，建立在概預(yù)算定額之上的傳統(tǒng)輸變電工程造價(jià)技術(shù)在新型造價(jià)管理中已顯得力不從心，另一方面，由于工程資料涉及影響因素繁多、且同期可比工程項(xiàng)目有限，造成數(shù)據(jù)利用效率很低。再者，現(xiàn)今流行的大數(shù)據(jù)樣本學(xué)習(xí)方法，對(duì)于數(shù)據(jù)量的要求無(wú)明確定義，很難從實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行精確實(shí)現(xiàn)。因此論文從小樣本數(shù)據(jù)入手，重點(diǎn)研究小樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)問(wèn)題。
　　 小樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)問(wèn)題比海量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)更困難

2、，已經(jīng)成為人工智能技術(shù)的熱點(diǎn)研究對(duì)象。根據(jù)國(guó)內(nèi)外目前研究進(jìn)展，主要集中在小樣本數(shù)據(jù)的預(yù)處理技術(shù)、學(xué)習(xí)算法的收斂性、魯棒性以及參數(shù)尋優(yōu)等方面。從這些方面出發(fā)，論文研究的思路是：論文依托某地區(qū)輸變電工程歷史造價(jià)數(shù)據(jù)，首先設(shè)計(jì)了一套完整的數(shù)據(jù)預(yù)處理系統(tǒng),根據(jù)輸電工程與變電工程數(shù)據(jù)各自的特點(diǎn)，進(jìn)行數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化處理。針對(duì)輸電工程數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)差別大，尋優(yōu)得到的最優(yōu)工程不具有代表性的特點(diǎn)。應(yīng)用模糊C聚類(lèi)算法對(duì)簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)處理。針對(duì)變電工程數(shù)據(jù)量小，

3、不同電壓等級(jí)之間差別大的特點(diǎn)，提出主-子模塊思想對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)處理。運(yùn)用以上兩種方法分別提取合適的小樣本數(shù)據(jù)集。然后，針對(duì)小樣本數(shù)據(jù)，提出一種易于操作、快速有效的輸變電工程造價(jià)小樣本估算模型，即粒子群-最小二乘支持向量機(jī)模型。其中，支持向量機(jī)算法在小樣本學(xué)習(xí)領(lǐng)域表現(xiàn)十分優(yōu)越，也適合于對(duì)工程數(shù)目有限、影響因素頗多的小樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。粒子群算法作為強(qiáng)大的參數(shù)優(yōu)化算法，在模型中對(duì)支持向量機(jī)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。應(yīng)用粒子算法、傳統(tǒng)交叉算法對(duì)支持向量機(jī)參

4、數(shù)尋優(yōu)進(jìn)行了對(duì)比分析，結(jié)果表明，基于粒子算法的參數(shù)尋優(yōu)效果更好。最后，論文在估算模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提出了相應(yīng)的靈敏度分析模型，該模型可對(duì)工程造價(jià)進(jìn)行快速審核。通過(guò)對(duì)靈敏度模型進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用分析，發(fā)現(xiàn)此模型可以在設(shè)計(jì)過(guò)程中對(duì)工程造價(jià)進(jìn)行很好控制。
　　 論文設(shè)計(jì)了一套完整的造價(jià)管理系統(tǒng)，提出了一種區(qū)別于傳統(tǒng)基于定額、取費(fèi)等依據(jù)的造價(jià)管理方法，即基于歷史工程小樣本造價(jià)數(shù)據(jù)的工程造價(jià)快速估算及評(píng)審方法。以電力輸電和變電工程為案例的仿真