【摘 要】
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针对电力输电工程情况复杂多变、影响因素多、经济技术指标难以准确预测的问题,提出了一种基于多因素特征分析的输电工程静态投资预测模型。采用Pearson相关系数分析影响静态投资的主要因素并进行标准化处理,基于梯度提升迭代决策树(GBDT),以每轮实际值和预测值的残差最小化为目标不断训练和优化预测模型。通过对实际输电工程数据进行建模仿真的测试结果表明,该模型能够实现静态投资的合理预测,绝对平均误差率(MAPE)为4.39%,验证了所提模型的普适性及准确性。
【基金项目】
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国家电网科技合作项目(TFHT20201479)。
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针对电力输电工程情况复杂多变、影响因素多、经济技术指标难以准确预测的问题,提出了一种基于多因素特征分析的输电工程静态投资预测模型。采用Pearson相关系数分析影响静态投资的主要因素并进行标准化处理,基于梯度提升迭代决策树(GBDT),以每轮实际值和预测值的残差最小化为目标不断训练和优化预测模型。通过对实际输电工程数据进行建模仿真的测试结果表明,该模型能够实现静态投资的合理预测,绝对平均误差率(MAPE)为4.39%,验证了所提模型的普适性及准确性。
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