【摘 要】
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水电项目投资估算对投资者安排融资和管理项目具有现实意义。在此背景下,提出基于灰色关联分析的改进粒子群优化BP神经网络(gray relation analysis,GRA;improved partical s
【机 构】
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华北电力大学经济与管理学院; 全球能源互联网集团有限公司;
【基金项目】
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全球能源互联网集团有限公司科技项目(SGGEIG00JYJS1900010)~~
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水电项目投资估算对投资者安排融资和管理项目具有现实意义。在此背景下,提出基于灰色关联分析的改进粒子群优化BP神经网络(gray relation analysis,GRA;improved partical swarm optimization,IPSO;back propagation neural network,BPNN)的大中型水电项目投资估算模型。首先,借助文献回顾法和专家经验法初选影响水电项目投资的工程特征,并利用灰色关联分析筛选关键工程特征参数;然后,构建基于IPSO算法优化的BPNN模型实现水电项目投资估算;最后,通过算例分析验证了基于GRA-IPSO-BPNN的投资估算模型具有实用性和可靠性。根据实证结果,IPSO-BPNN模型相较于BPNN和PSO-BPNN,预测误差更小,可以实现大中型水电项目准确、快速、有效的投资估算。
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