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题名基于BP神经网络的电力施工进度预警方法研究
被引量：2
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作者
张颖
刘倩倩
成嘉楠
吴越
蔡人立
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机构
国网江苏省电力有限公司南通供电分公司
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出处
《自动化仪表》
CAS
2022年第4期92-96,共5页
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文摘
随着能源互联网战略的逐步推进,电力施工逐年增多,电力施工进度管理的重要性日益增加。为解决电力施工进度中存在的风险预警准确率低的问题,提出了一种基于反向传播(BP)神经网络的电力施工进度预警方法。通过对比三维模型仿真进度与实际施工进度,提高施工进度预计的准确性。首先,采用尺度不变特征算法建立电力施工现场三维模型,并将三维模型与实际施工任务进行绑定。其次,建立电力施工进度预警库,并通过熵权法调整指标权重。然后,通过BP神经网络对电力施工进度进行评估,对存在的进度风险进行预警。最后,将所提方法应用到某省电力施工作业现场,其预警的成功率为99.73%。该结果验证了所提方法的有效性。
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关键词
电力施工
反向传播神经网络
进度预警
熵权法
进度评估
三维模型
预计库
施工任务
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Keywords
Power construction
Back propagation(BP)neural network
Early warning progress
Entropy weight method
Progress assessment
3D model
estimated library
Construction tasks
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分类号
TH70
[机械工程—仪器科学与技术]
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