%0 Journal Article
%T 基于PSO-LSSVM的电力造价灵敏度分析
%A 彭光金
%A 王富平
%A 么远
%A 朱辉
%A 刘瑜
%A 邢晓蕊
%J 电工技术学报
%P 391-394
%D 2013
%X 电力工程造价的影响因素非常复杂,造价管控难度较大,因此有必要应用人工智能技术对造价因素进行分析。灵敏度分析是数据挖掘的一种重要技术方法,论文引入粒子群算法和支持向量机算法建立灵敏度分析模型,对历史工程造价数据进行深入分析,找出影响造价的主要因素,最后根据这些造价主要影响因素建立电力造价估算的数学模型,仿真结果表明可以大大提高电力造价审查的效率。
%K 电力造价
%K 灵敏度分析
%K 粒子群算法
%K 支持向量机
%U http://www.ces-transaction.com/CN/abstract/abstract2178.shtml