摘要
输变电工程数据繁杂,为提高数据特征提取与评估水平,本文提出基于支持向量机DE算法的模型。通过对支持向量机和DE算法应用原理的了解,明确各自应用特点,采用支持向量机DE算法的综合型方案提取输变电工程数据并做出评估,输入变量采用k-means聚类算法的数据特征子集,在确定SVM核心参数后,通过DE算法进行优化,建立覆盖面广、结果准确的DE-SVM评估模型。结合实例,研究该模型在工程数据预测与评估中的应用效果,结果表明平均误差均在6%以内,精度高,应用效果优于BP神经网络和未优化的SVM算法,可推广基于支持向量机DE算法的DE-SVM模型,准确预测和评估输变电工程数据,为工程造价管控提供依据。
出处
《电气技术与经济》
2024年第11期383-386,390,共5页
Electrical Equipment and Economy
