典型文献
基于BP神经网络的电力施工进度预警方法研究
文献摘要：
随着能源互联网战略的逐步推进,电力施工逐年增多,电力施工进度管理的重要性日益增加.为解决电力施工进度中存在的风险预警准确率低的问题,提出了一种基于反向传播(BP)神经网络的电力施工进度预警方法.通过对比三维模型仿真进度与实际施工进度,提高施工进度预计的准确性.首先,采用尺度不变特征算法建立电力施工现场三维模型,并将三维模型与实际施工任务进行绑定.其次,建立电力施工进度预警库,并通过熵权法调整指标权重.然后,通过BP神经网络对电力施工进度进行评估,对存在的进度风险进行预警.最后,将所提方法应用到某省电力施工作业现场,其预警的成功率为99.73％.该结果验证了所提方法的有效性.
文献关键词：
电力施工;反向传播神经网络;进度预警;熵权法;进度评估;三维模型;预计库;施工任务
中图分类号：
作者姓名：
张颖;刘倩倩;成嘉楠;吴越;蔡人立
作者机构：
国网江苏省电力有限公司南通供电分公司,江苏 南通 226000
文献出处：
引用格式：
[1]张颖;刘倩倩;成嘉楠;吴越;蔡人立-.基于BP神经网络的电力施工进度预警方法研究)[J].自动化仪表,2022(04):92-96
A类：
进度预警,进度评估,预计库
B类：
预警方法,能源互联网,逐步推进,施工进度管理,存在的风险,风险预警,模型仿真,实际施工,尺度不变特征算法,电力施工现场,施工任务,绑定,进度风险,某省,省电,施工作业,反向传播神经网络
AB值：
0.175036
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