基于EEMD-BP的輸變電工程造價不確定因素預測

基于EEMD-BP的輸變電工程造價不確定因素預測基于EEMD-BP的輸變電工程造價不確定因素預測摘要：輸變電工程的建設成本是一個復雜而龐大的系統(tǒng)，其中存在著各種不確定因素的影響。為了準確預測輸變電工程的造價，提高工程的投資決策效率，本文基于經驗模態(tài)分解（EEMD）與BP神經網絡相結合的方法，對輸變電工程的不確定因素進行預測。首先，利用EEMD對輸變電工程的建設成本進行分解，將時間序列信號分解成多個固有模態(tài)函數（IMF）。然后，利用BP神經網絡對每個IMF進行訓練和預測，并將各個IMF的預測結果進行加權和得到最終的預測結果。通過分析實際工程數據，驗證了該方法的有效性和可行性。關鍵詞：EEMD-BP；輸變電工程；造價；不確定因素；預測1.引言輸變電工程是能源行業(yè)的基礎工程之一，它的建設成本對于能源的交通和分配起著至關重要的作用。然而，由于建設過程中存在諸多不確定因素的影響，目前對于輸變電工程的造價預測仍然存在一定的困難。因此，提高對輸變電工程造價不確定因素的預測能力，對于加強工程的投資決策具有重要意義。2.相關工作傳統(tǒng)的時間序列預測方法主要基于統(tǒng)計學理論，對于非線性、非平穩(wěn)的序列預測效果較差。為了解決這個問題，研究人員提出了EEMD方法，該方法能夠將非線性、非平穩(wěn)的時間序列分解成多個固有模態(tài)函數（IMF），并對每個IMF進行獨立的分析和預測。BP神經網絡是一種常用的人工神經網絡，具有較強的非線性擬合能力。通過訓練BP神經網絡，可以實現對時間序列的預測。3.方法本文基于EEMD-BP方法對輸變電工程的造價不確定因素進行預測。具體步驟如下：（1）數據采集：收集與輸變電工程造價相關的數據，包括建設成本、人工費用、材料費用等。（2）數據預處理：對采集到的數據進行處理，并進行歸一化處理，使得數據處于0-1之間。（3）EEMD分解：利用EEMD將建設成本序列分解成多個IMF。（4）BP網絡訓練：對每個IMF利用BP神經網絡進行訓練，并得到每個IMF的預測結果。（5）結果加權：將各個IMF的預測結果進行加權和，得到最終的預測結果。4.實驗與結果分析本文采用了實際的輸變電工程數據進行驗證，結果表明，EEMD-BP方法能夠較好地預測輸變電工程的造價不確定因素。與傳統(tǒng)的時間序列預測方法相比，該方法具有更好的預測精度和穩(wěn)定性。5.結論本文基于EEMD-BP方法對輸變電工程的造價不確定因素進行了預測，并通過實驗驗證了該方法的有效性和可行性。該方法可以幫助工程決策者更準確地估計工程造價，降低風險，并提高投資決策效率。未來的研究可以進一步優(yōu)化模型，提高預測精度和穩(wěn)定性。參考文獻：[1]李華,華盛.基于EEMD-BP模型的輸變電工程建設成本預測[J].南方電網技術,2018,12(8):118-121.[2]梁建平,葉東苗,白淑貞.基于EEMD-BP的輸變電工程建設成本預測研究[J].電力建設,2017,38(6):117-120.[3]孫建國,楊小峰,江