基于ＢＰ神經網絡優化算法的輸變電工程造價預測模型

張恒武 吳小忠 沈曉隸 伍家耀

摘 要：針對現有的輸變電工程造價預測方法在復雜工況下精度低的問題，提出了一種基于ＢＰ神經網絡優化算法的輸變電工程造價預測模型．利用因子分析方法確定輸變電工程造價數據預測的輸入指標，并在傳統ＢＰ神經網絡模型的基礎上，引入思維進化算法對ＢＰ神經網絡中的權值和閾值進行優化．利用構建的預測模型預測某省級電網公司２０１６年度的輸變電工程造價．結果表明，預測誤差低于１０％，平均誤差低于５％．與傳統的ＢＰ神經網絡相比，所提預測模型具有更高的預測精度，可以較好地應用于輸變電工程造價估算．

關 鍵 詞：輸電工程；變電工程；造價預測；ＢＰ神經網絡；優化算法；因子分析；思維進化算法；預測精度；輸入指標

中圖分類號：ＴＭ７３ 文獻標志碼：Ａ 文章編號：１０００－１６４６（２０２３）０４－０３８１－０６

電力工業是社會經濟發展的重要保障，而電力工業的建設周期較長、投資數額大，如何合理規劃電力工程建設方案，有效控制輸變電工程的造價預算，已成為電力工程建設領域的熱門研究方向［１］．傳統的輸變電工程造價預測主要依據技術人員的分析和判斷，但建設輸變電工程時的情況較為復雜，單純憑借經驗估算難以得到準確的造價預測結果．電力投資公司和相關施工企業亟須一種較為準確的預測方法，能夠快速、準確地預測出輸變電工程的主要經濟指標，以便合理規劃建設方案，有效提升建設質量與效率［２－５］．