【摘 要】
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针对电网工程数据价值未被深入挖掘的问题,文中分析了电网工程投资造价评估分析系统的架构以及各模块的主要功能,进一步提出了基于模糊C均值聚类(FCM)与最小二乘支持向量机(LSSVM)算法的电网工程造价智能评估方法.该方法将电网工程数据样本作为FCM算法输入进行聚类分析,将聚类结果作为LSVSM算法的输入进行回归分析,得到电网工程数据特征参数与造价之间的关系.算例分析表明,通过FCM算法实现了具有相似特征的电网工程数据的聚类,缩减了LSSVM算法处理数据的规模,大幅度提高了算法的计算速度.同时FCM算法能够自
【机 构】
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广东电网有限责任公司广州供电局,广东广州510600
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针对电网工程数据价值未被深入挖掘的问题,文中分析了电网工程投资造价评估分析系统的架构以及各模块的主要功能,进一步提出了基于模糊C均值聚类(FCM)与最小二乘支持向量机(LSSVM)算法的电网工程造价智能评估方法.该方法将电网工程数据样本作为FCM算法输入进行聚类分析,将聚类结果作为LSVSM算法的输入进行回归分析,得到电网工程数据特征参数与造价之间的关系.算例分析表明,通过FCM算法实现了具有相似特征的电网工程数据的聚类,缩减了LSSVM算法处理数据的规模,大幅度提高了算法的计算速度.同时FCM算法能够自动提取特征,得到的电网工程造价预测结果具有更高的准确性.
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