全球能源互联网 (Jul 2020)

基于GRA-IPSO-BPNN的大中型水电项目投资估算模型研究

  • 牛东晓,
  • 孙丽洁,
  • 周原冰,
  • 李鹏,
  • 田竹肖,
  • 吴佳玮,
  • 孙蔚

DOI
https://doi.org/10.19705/j.cnki.issn2096-5125.2020.04.009
Journal volume & issue
Vol. 3, no. 4
pp. 404 – 411

Abstract

Read online

水电项目投资估算对投资者安排融资和管理项目具有现实意义。在此背景下，提出基于灰色关联分析的改进粒子群优化BP神经网络（gray relation analysis,GRA; improved partical swarm optimization,IPSO; back propagation neural network,BPNN）的大中型水电项目投资估算模型。首先，借助文献回顾法和专家经验法初选影响水电项目投资的工程特征，并利用灰色关联分析筛选关键工程特征参数；然后，构建基于IPSO算法优化的BPNN模型实现水电项目投资估算；最后，通过算例分析验证了基于GRA-IPSO-BPNN的投资估算模型具有实用性和可靠性。根据实证结果，IPSO-BPNN模型相较于BPNN和PSO-BPNN，预测误差更小，可以实现大中型水电项目准确、快速、有效的投资估算。

Keywords