【摘 要】
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为准确地估算和审查电力线路的工程造价，提出一种基于灰关联分析和神经网络相结合的造价估算方法。利用灰关联分析法筛选出影响工程造价的10个主要工程特征参数，以此作为神经网络输入向量，构建GRA-ANN造价估算模型；以某市110kV电力线路改造的工程造价资料为实验对象进行算法验证，结果显示静态投资的相对误差最大为3.72％，最小为1.85％，估算精度高；分别采用LM-BP算法和传统BP算法训练GRA-A
【机 构】
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重庆大学，输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室，重庆，400030 重庆电力公司电力检修分公
【出 处】
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2012年重庆市电机工程学会学术会议
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为准确地估算和审查电力线路的工程造价，提出一种基于灰关联分析和神经网络相结合的造价估算方法。利用灰关联分析法筛选出影响工程造价的10个主要工程特征参数，以此作为神经网络输入向量，构建GRA-ANN造价估算模型；以某市110kV电力线路改造的工程造价资料为实验对象进行算法验证，结果显示静态投资的相对误差最大为3.72％，最小为1.85％，估算精度高；分别采用LM-BP算法和传统BP算法训练GRA-ANN网络，结果显示：LM-BP法的误差下降速度更快，整体误差更低。
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