典型文献
基于模糊集理论的电网工程数据智能分析与评价方法
文献摘要：
针对电网工程数据价值未被深入挖掘的问题,文中分析了电网工程投资造价评估分析系统的架构以及各模块的主要功能,进一步提出了基于模糊C均值聚类(FCM)与最小二乘支持向量机(LSSVM)算法的电网工程造价智能评估方法.该方法将电网工程数据样本作为FCM算法输入进行聚类分析,将聚类结果作为LSVSM算法的输入进行回归分析,得到电网工程数据特征参数与造价之间的关系.算例分析表明,通过FCM算法实现了具有相似特征的电网工程数据的聚类,缩减了LSSVM算法处理数据的规模,大幅度提高了算法的计算速度.同时FCM算法能够自动提取特征,得到的电网工程造价预测结果具有更高的准确性.
文献关键词：
电网工程;造价预测;模糊C均值聚类;最小二乘支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
方明;胡龙
作者机构：
广东电网有限责任公司广州供电局,广东广州510600
文献出处：
引用格式：
[1]方明;胡龙-.基于模糊集理论的电网工程数据智能分析与评价方法)[J].电子设计工程,2022(05):95-99
A类：
电网工程数据,LSVSM
B类：
模糊集理论,数据智能分析,分析与评价,数据价值,工程投资,投资造价,评估分析,主要功能,均值聚类,FCM,最小二乘支持向量机,LSSVM,电网工程造价,智能评估,数据特征,算例分析,算法实现,大幅度提高,计算速度,自动提取,提取特征,造价预测
AB值：
0.238632
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
