TY - JOUR A2 - Hong, Wei- chiang AU - Wang, Haichao AU - Liang, Yi AU - Ding, Wei AU - Niu, Dongxiao AU - Li, Si AU - Wang，奉化PY - 2020 DA - 2020/12/30 TI -改进的最小二乘支持向量机基于狼群算法和数据不一致率为变电站项目的成本预测SP - 6663006六世- 2020 AB -精确和稳定的变电站项目的成本预测是保证经济建设和具有重要意义电力工程项目的可持续运行。为提高变电站工程造价预测的准确性和稳定性，提出了一种基于wolf pack算法优化的改进最小二乘支持向量机(ILSSVM)预测模型。首先，通过数据不一致性率(DIR)选择最优特征，减少冗余输入向量;其次，利用wolf pack算法对改进的最小二乘支持向量机参数进行优化。最后，建立了WPA-DIR-ILSSVM的成本预测方法。本文选取2015 - 2017年不同地区的88个变电站项目进行培训测试，验证模型的有效性。结果表明，新的混合WPA-DIR-ILSSVM模型在变电站工程造价预测中具有较好的准确性、鲁棒性和通用性。SN - 1024-123X UR - https://doi.org/10.1155/2020/6663006 DO - 10.1155/2020/6663006 JF -工程数学问题PB - Hindawi KW - ER -