論文關鍵字:灰色神經網絡電力建設工程模型

論文摘要:基于智能電力建設工程造價是一個非線性最優融合智能算法、運用知識自動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題的過程中表現出了良好的適應性和可操作性等.同時對某市送電線路歷史工程樣本訓練和實例樣本計算分析，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行有機地結合，應用灰色神經網絡分析方法處理電力建設工程造價決策問題，使電力建設工程造價方案決策過程具有科學性與實踐性。 0 引言 隨著社會經濟的快速發展、社會的進步、科技和多層信息化水平的提高以及全球資源和環境問題的日益突出與電力建設發展面臨著新的挑戰.在電力行業在各國經濟發展中占據優先發展的地位，電力建設工程造價與其他電力建設工程造價相比，具有電力建設工程造價規模大、周期長的特點.基于眾多的電力建設工程造價方案中選擇較優方案是電力建設工程造價決策的關鍵技術.在電力建設工程造價方案比選過程中的評價指標有工程造價凈現值、電力建設工程造價回收期、財務內部收益率等，使決策變得復雜且很難做出.基于灰色系統理論、模糊理論進行有機的結合，用灰色神經網絡度分析方法來計算決策矩陣和建立模型[1]，并應用到實際電力建設工程造價決策中，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 基于灰色神經網絡原理及應用 基于灰色神經網絡模型為基礎的預測，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即灰色生成來優化神經網絡的建模應用于智能電力建設工程造價中的問題預測。 2 基于電力建設工程造價與灰色神經網絡模型研究 基于灰色神經網絡是以訓練樣本算法即誤差反向傳播算法即灰色神經算法的學習過程分為信息的正向傳播和誤差的反向傳播[2]，其通過訓練樣本前一次迭代的權值和閾值來應用神經網絡技術的第一層向后計算各層大規模自組織神經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而對前面各層的權值和閾值進行修改運算反復直到神經網絡樣本收斂。 2.1 基于電力建設工程造價灰色神經網絡模型 基于灰色神經網絡輸入向量為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個大規模自組織神經元對應的權向量;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個大規模自組織神經元對應的權向量.各層信號之間的算法結構為: