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| 特征选择的降维方法在配网工程项目工期预测模型中的应用 | |
| 引用本文： | 林镜星, 周鑫, 谢志炜, 许炫淙, 张铮. 基于ICSO-SOM-ELM的电力业扩项目工期预测[J]. 工业工程, 2023, 26(2): 59-66. DOI: 10.3969/j.issn.1007-7375.2023.02.007 |
| 作者姓名： | 林镜星 周鑫 谢志炜 许炫淙 张铮 |
| 作者单位： | 1.广东电网有限责任公司广州供电局,广东 广州 510000;2.广东工业大学 自动化学院,广东 广州 510006 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 (61876040);南方电网科技资助项目 (080008KK52200010) |
| 摘 要： | 针对电力业扩项目时长的不确定性,提出一种自组织映射网络聚类、改进纵横交叉算法优化极限学习机权值阈值的ICSO-SOM-ELM电力业扩项目工期预测模型。首先基于项目预算费用与节点数,采用自组织映射网络对电力业扩项目数据进行二次聚类,初步降低原始数据集的混乱性。其次,提出基于邻域种群交叉变异机制的改进纵横交叉算法,并将其用于优化极限学习机模型的权值阈值,得到最优ELM预测模型。最后,针对电力业扩项目二次聚类数据,分别采用ICSO-ELM预测模型对项目时长进行预测。以某供电局业扩数据进行实验,验证所提模型的有效性,所提出的ICSO-SOM-ELM预测模型优于其他预测模型,可为供电公司的业扩项目工期计划制定提供科学性的建议。 |
| 关 键 词： | 电力业扩项目 工期预测 自组织映射网络 改进纵横交叉算法 极限学习机 |
| 收稿时间： | 2022-01-17 |
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