-
题名基于LM-CNN的输变电工程造价自动计算模型
被引量：4
- 1
-
-
作者
武小琳
栾凌
潘连武
李海龙
-
机构
国网辽宁省电力有限公司沈阳供电公司
国网辽宁省电力有限公司
-
出处
《中国电力》
CSCD
北大核心
2023年第2期157-163,共7页
-
基金
国家电网有限公司科技项目(SGLNSY00HLJS2002775)。
-
文摘
输变电工程造价计算作为造价管控技术的核心环节,其计算模型的好坏直接影响输变电工程造价管控效能。然而现有模型往往不能兼顾计算速度、精确性与稳定性。为解决上述问题,首先,针对输变电工程造价中的实际需求确定模型的输入与输出,构建卷积神经网络模型;然后,将历史造价数据作为样本输入网络模型,得到网络输出;最后,针对期望输出与实际输出相差较大的问题,利用列文伯格-马夸尔特算法对卷积神经网络的权重参数进行优化,完成模型训练。该模型结合列文伯格-马夸尔特算法与卷积神经网络模型的优点,相比于反向传播(BP)神经网络与梯度下降法-卷积神经网络(GD-CNN)具有更高的预测精度与稳定性,提高了输变电工程造价的计算效果。
-
关键词
输变电工程
列文伯格-马夸尔特算法
卷积神经网络
自动计算模型
造价管控
-
Keywords
power transmission and transformation project
Levenberg-Marquart algorithm
convolutional neural network
automatic calculation model
cost control
-
分类号
TM7
[电气工程—电力系统及自动化]
TU723.3
[建筑科学—建筑技术科学]
-
-
题名基于大数据的英语学习投入量自动计算模型
- 2
-
-
作者
汪斐
黄丽琼
-
机构
商洛学院人文学院商洛学院
商洛学院数学与计算机学院
-
出处
《自动化技术与应用》
2023年第2期158-161,共4页
-
基金
省级2019年教育教学改革项目(SGH18H400)
陕西省教育科学“十三五”规划课题(SGH18H400)。
-
文摘
传统方法计算结果准确性较低,为此设计基于大数据的英语学习投入量自动计算模型。采用大数据分析模型清洗数据。建立在线学习行为分析指标计算指标权重。同时计算学习者学习行为关联性,将指标相关性计算的结果分成若干组,构建英语学习投入量自动计算模型,实现大学生英语学习投入量自动计算。实验结果表明,所研究模型较传统模型计算准确度高40%左右,并比传统方法的计算时间最多少12min左右,实现了提高计算结果精度的目的。
-
关键词
大数据
数据挖掘
自动计算模型
-
Keywords
big data
data mining
automatic calculation model
-
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
