基于深度強化學習的電力基建進度預測研究

摘 要：本文介紹了深度強化學習在電力基建項目進度預測中的應用。通過算法概述，深入探討了強化學習和深度學習的原理，并闡述了將策略梯度算法與電力基建項目管理相結合的方法。結果分析展示了模型在RMSE隨迭代變化、真實值和預測值對比、MES的分布以及預測進度與時間進度對比等方面。深度強化學習技術在電力基建項目管理中表現出良好的預測準確性和實用性，為決策制定提供了有力支持。

關鍵詞：深度學習；強化學習；電力基建項目；進度預測管理

中圖分類號：TP 39" " 文獻標志碼：A

方成等[1]研究了基于深度學習的計算機視覺技術在土木工程健康監測領域的應用，對數據集構建方法和在施工現場安全管理、結構損傷檢測等方面的應用進行總結。司偉等[2]提出了一種機器學習模型，用來預測寒區瀝青路面施工溫度，以保證施工質量。研究結果顯示多層感知機模型在預測中表現最優。張帆等[3]介紹了利用BIM和深度學習點云分割技術進行施工檢查自動化的方法。通過提高比對自動化程度，為施工偏差比對提供了良好數據基礎。廖小烽等[4]提出了一種基于計算機視覺技術實現施工進度自動監控及決策輔助支持的方法。利用三維重建技術獲取建筑物點云模型，對進度偏差進行分析。蘇陽等[5]介紹了基于深度學習三維重建技術搭建的建筑施工進度管理自動化系統。利用高速攝像頭采集數據并結合BIM動態模型技術，對建筑施工進度進行自動管控，并有效提高管理效率。……