【摘 要】
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针对输电塔结构施工地点偏远,基础结构施工成本难以预测的问题,提出了一种基于遗传算法（GA）-支持向量机（SVM）的输电塔基础施工的成本预测方法。该方法通过遗传算法得到最优参数组
【机 构】
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北京工业职业技术学院建筑与测绘工程学院,国核电力规划设计研究院,中信建设有限责任公司
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针对输电塔结构施工地点偏远,基础结构施工成本难以预测的问题,提出了一种基于遗传算法（GA）-支持向量机（SVM）的输电塔基础施工的成本预测方法。该方法通过遗传算法得到最优参数组合的支持向量机,将输电塔成本预测问题转化为回归问题。通过一输电塔基础施工实例来说明方法的有效性。结果表明,相比神经网络和传统的SVM算法,GA-SVM对小样本的模型预测效果显著,所述方法能较准确预测输电塔结构基础的施工成本。
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