淺談基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型應用在電力建設工程造價(jià)中分析

論文關(guān)鍵字:灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )電力建設工程模型

論文摘要:基于智能電力建設工程造價(jià)是一個(gè)非線(xiàn)性最優(yōu)融合智能算法、運用知識自動(dòng)處理及有效的計算機應用體系，它強調人的智能參與和強調智能算法的靈活應用與解決復雜問(wèn)題的過(guò)程中表現出了良好的適應性和可操作性等.同時(shí)對某市送電線(xiàn)路歷史工程樣本訓練和實(shí)例樣本計算分析，驗證了該方法的預測準確性和收斂性及將灰色系統理論與層次分析法進(jìn)行有機地結合，應用灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )分析方法處理電力建設工程造價(jià)決策問(wèn)題，使電力建設工程造價(jià)方案決策過(guò)程具有科學(xué)性與實(shí)踐性。 0 引言 隨著(zhù)社會(huì )經(jīng)濟的快速發(fā)展、社會(huì )的進(jìn)步、科技和多層信息化水平的提高以及全球資源和環(huán)境問(wèn)題的日益突出與電力建設發(fā)展面臨著(zhù)新的挑戰.在電力行業(yè)在各國經(jīng)濟發(fā)展中占據優(yōu)先發(fā)展的地位，電力建設工程造價(jià)與其他電力建設工程造價(jià)相比，具有電力建設工程造價(jià)規模大、周期長(cháng)的特點(diǎn).基于眾多的電力建設工程造價(jià)方案中選擇較優(yōu)方案是電力建設工程造價(jià)決策的關(guān)鍵技術(shù).在電力建設工程造價(jià)方案比選過(guò)程中的評價(jià)指標有工程造價(jià)凈現值、電力建設工程造價(jià)回收期、財務(wù)內部收益率等，使決策變得復雜且很難做出.基于灰色系統理論、模糊理論進(jìn)行有機的結合，用灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )度分析方法來(lái)計算決策矩陣和建立模型[1]，并應用到實(shí)際電力建設工程造價(jià)決策中，可為決策者提供一種有效的決策途徑，根據灰色系統理論，研究和分析決策系統影響因素間的相互關(guān)系及對系統主要目標的貢獻，該研究方法考慮了傳統因素分析方法并避免了模糊理論處理方法的種種弊端。 1 基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )原理及應用 基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型為基礎的預測，運用灰色系統的數據信息預處理方式搭建電力建設工程造價(jià)即灰色生成來(lái)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的建模應用于智能電力建設工程造價(jià)中的問(wèn)題預測。 2 基于電力建設工程造價(jià)與灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型研究 基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是以訓練樣本算法即誤差反向傳播算法即灰色神經(jīng)算法的學(xué)習過(guò)程分為信息的正向傳播和誤差的反向傳播[2]，其通過(guò)訓練樣本前一次迭代的權值和閾值來(lái)應用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的第一層向后計算各層大規模自組織神經(jīng)元的輸出和最后層向前計算各層權值和閾值對總誤差的梯度進(jìn)而對前面各層的權值和閾值進(jìn)行修改運算反復直到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )樣本收斂。 2.1 基于電力建設工程造價(jià)灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型 基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )輸入向量為X=()T;隱含層輸出向量為Y=()T;輸出層的輸出向量為O=)T;期望輸出向量為;輸入層到隱含層之間的權值矩陣，其中列向量為隱含層第j個(gè)大規模自組織神經(jīng)元對應的權向量;隱含層到輸入層之間的權值矩陣，其中列向量為輸出層第k個(gè)大規模自組織神經(jīng)元對應的權向量.各層信號之間的算法結構為: