国家电力公司科技项目(04207520070603)
- 作品数：2 被引量：19H指数：2
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- 相关机构：重庆大学重庆市电力公司更多>>
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- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 特征提取和小样本学习的电力工程造价预测模型被引量：12
- 2009年
- 通过特征提取和小样本学习的结合,提出一种全新的基于混合算法的电力工程造价预测模型。利用主成分分析对原始指标进行预处理,消除原始指标之间的相关性,并提取潜在的综合独立指标,将新指标作为输入集构造基于最小二乘支持向量机的预测学习模型,将其预测结果和神经网络模型预测对比分析。并通过不同主成分数目预测结果的比较,确定最优的主成分个数,达到理想的预测效果。实例预测结果表明:该方法可以有效提取原始指标的信息量,在小样本学习方面表现突出,能够达到期望的预测效果。
- 彭光金俞集辉韦俊涛杨光
- 关键词：电力工程主成分分析最小二乘支持向量机
- 基于数据挖掘技术的输电工程造价估算被引量：9
- 2009年
- 基于某地区输电线路的历史工程造价数据,应用相关分析和聚类分析以及支持向量机理论等数据挖掘技术对电力输电工程的建设造价估算进行研究,提出了一种新的输电线路造价估算的预测模型。首先借助SPSS15.0软件采用相关分析对指标属性进行优化精简,构建了输电线路造价估算的技术指标体系,然后通过聚类分析对输电线路历史工程造价数据进行数据清洗及预处理,最后采用了基于支持向量机的回归模型来构建输电工程造价估算的预测模型。通过应用MATLAB7.0软件对实际输电线路工程设计概算数据的仿真分析,证明了该模型的有效性和可行性。
- 彭光金俞集辉崔荣韦俊涛司海涛朱辉
- 关键词：数据挖掘聚类分析支持向量机输电工程造价估算
