【摘 要】
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基于BP神经网络进行预测时对初始权值较为敏感,容易出现收敛速度过慢、陷入局部而非全局最小值等问题,而且在人工神经网络训练中引入粒子群优化(PSO)算法,能够加快收敛速度、
【机 构】
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基于BP神经网络进行预测时对初始权值较为敏感,容易出现收敛速度过慢、陷入局部而非全局最小值等问题,而且在人工神经网络训练中引入粒子群优化(PSO)算法,能够加快收敛速度、提高预测精度。对输电线路工程造价的主要影响因素进行挖掘和分析,建立了粒子群优化BP神经网络模型,将其用于输电线路工程项目的造价预测。计算结果表明,与传统BP神经网络相比,该方法具有较高的预测精度,完全满足实际工程的需求。
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