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基于EEMD-BP的输变电工程造价不确定因素预测基于EEMD-BP的输变电工程造价不确定因素预测摘要：输变电工程的建设成本是一个复杂而庞大的系统，其中存在着各种不确定因素的影响。为了准确预测输变电工程的造价，提高工程的投资决策效率，本文基于经验模态分解（EEMD）与BP神经网络相结合的方法，对输变电工程的不确定因素进行预测。首先，利用EEMD对输变电工程的建设成本进行分解，将时间序列信号分解成多个固有模态函数（IMF）。然后，利用BP神经网络对每个IMF进行训练和预测，并将各个IMF的预测结果进行加权和得到最终的预测结果。通过分析实际工程数据，验证了该方法的有效性和可行性。关键词：EEMD-BP；输变电工程；造价；不确定因素；预测1.引言输变电工程是能源行业的基础工程之一，它的建设成本对于能源的交通和分配起着至关重要的作用。然而，由于建设过程中存在诸多不确定因素的影响，目前对于输变电工程的造价预测仍然存在一定的困难。因此，提高对输变电工程造价不确定因素的预测能力，对于加强工程的投资决策具有重要意义。2.相关工作传统的时间序列预测方法主要基于统计学理论，对于非线性、非平稳的序列预测效果较差。为了解决这个问题，研究人员提出了EEMD方法，该方法能够将非线性、非平稳的时间序列分解成多个固有模态函数（IMF），并对每个IMF进行独立的分析和预测。BP神经网络是一种常用的人工神经网络，具有较强的非线性拟合能力。通过训练BP神经网络，可以实现对时间序列的预测。3.方法本文基于EEMD-BP方法对输变电工程的造价不确定因素进行预测。具体步骤如下：（1）数据采集：收集与输变电工程造价相关的数据，包括建设成本、人工费用、材料费用等。（2）数据预处理：对采集到的数据进行处理，并进行归一化处理，使得数据处于0-1之间。（3）EEMD分解：利用EEMD将建设成本序列分解成多个IMF。（4）BP网络训练：对每个IMF利用BP神经网络进行训练，并得到每个IMF的预测结果。（5）结果加权：将各个IMF的预测结果进行加权和，得到最终的预测结果。4.实验与结果分析本文采用了实际的输变电工程数据进行验证，结果表明，EEMD-BP方法能够较好地预测输变电工程的造价不确定因素。与传统的时间序列预测方法相比，该方法具有更好的预测精度和稳定性。5.结论本文基于EEMD-BP方法对输变电工程的造价不确定因素进行了预测，并通过实验验证了该方法的有效性和可行性。该方法可以帮助工程决策者更准确地估计工程造价，降低风险，并提高投资决策效率。未来的研究可以进一步优化模型，提高预测精度和稳定性。参考文献：[1]李华,华盛.基于EEMD-BP模型的输变电工程建设成本预测[J].南方电网技术,2018,12(8):118-121.[2]梁建平,叶东苗,白淑贞.基于EEMD-BP的输变电工程建设成本预测研究[J].电力建设,2017,38(6):117-120.[3]孙建国,杨小峰,江

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