孫安黎+向春+伍焓熙

摘 要： 針對(duì)輸電線路工程前期項(xiàng)目比選種類(lèi)多，造價(jià)估算偏差大，如何利用少量信息得到較準(zhǔn)確工程造價(jià)的問(wèn)題，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建了輸電線工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型。其以工程造價(jià)的影響因素作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，通過(guò)3層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，得到輸電線路工程造價(jià)估計(jì)值。最后采用實(shí)際工程數(shù)據(jù)對(duì)提出的輸電線工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真，得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該模型能準(zhǔn)確估計(jì)工程造價(jià)，從而適合于評(píng)估工程前期比選方案的優(yōu)劣。

關(guān)鍵詞： 輸電線路； 工程造價(jià)； BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 造價(jià)估算； 預(yù)測(cè)模型； 實(shí)驗(yàn)仿真

中圖分類(lèi)號(hào)： TN711?34； TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2018）02?0079?04

Abstract： In allusion to the problems of large deviation in cost estimation due to too many alternative schemes， and difficulty in obtaining more accurate project cost by using small amount of information in the early stage of power transmission line project， a cost prediction model for power transmission line project is constructed based on BP neural network. With the influence factors of project cost as the input of BP neural network， the estimated cost of the power transmission line project is obtained by using the three?layer network structure. The simulation experiment was carried out for the proposed cost prediction model of power transmission line project by using the actual project data. The experimental results show that the model can accurately estimate the project cost， which is suitable for evaluating the alternative schemes in the early stage of the project.

Keywords： power transmission line； project cost； BP neural network； cost estimation； prediction model； experimental simulation

輸電線路工程項(xiàng)目在建設(shè)前期需要工程管理人員，根據(jù)不同工程建設(shè)階段的目的要求來(lái)確定施工方案。同時(shí)，技術(shù)人員對(duì)不同方案提取工程量以估計(jì)工程造價(jià)[1?2]，但傳統(tǒng)方法計(jì)算過(guò)程復(fù)雜，無(wú)法適應(yīng)前期階段比選方案繁多，比選時(shí)間短暫的要求，從而使得估計(jì)誤差大。輸電線路工程造價(jià)估計(jì)影響因素多，且具有不確定性。目前國(guó)內(nèi)對(duì)其研究雖多，但都無(wú)法取得良好的效果，而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的組織性和自適應(yīng)性，通過(guò)樣本自學(xué)習(xí)，可解決非線性問(wèn)題[3?7]。因此，本文定義了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模式的概念，構(gòu)建了最優(yōu)化工程造價(jià)預(yù)測(cè)問(wèn)題的模式，分析了工程造價(jià)的影響因素，并以其作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，通過(guò)3層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，得到輸電線路工程造價(jià)估計(jì)值。

1 輸電線路工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型建立

1.1 預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型

輸電線路工程造價(jià)預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)模型是根據(jù)總結(jié)歷史數(shù)據(jù)產(chǎn)生規(guī)律，找出其影響因素，以影響因素作為模型的輸入變量X，通過(guò)建立其與工程造價(jià)之間的非線性數(shù)學(xué)模型得到輸出變量工程造價(jià)Y，具體步驟為：

1） 根據(jù)歷史數(shù)據(jù)得到影響因素（輸入變量X）；

2） 建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型；

3） 對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；

4） 使用得到的網(wǎng)絡(luò)對(duì)工程造價(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

1.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)選擇

通過(guò)已有文獻(xiàn)可知，3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被廣泛地應(yīng)用于多個(gè)復(fù)雜非線性問(wèn)題[8?10]，故本文選擇3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為預(yù)測(cè)模型，并通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)得到影響輸電線工程建設(shè)造價(jià)的因素，進(jìn)而對(duì)輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)進(jìn)行計(jì)算與確認(rèn)。對(duì)輸電線工程造價(jià)造成影響的條件有地質(zhì)條件、導(dǎo)線型號(hào)、塔材重量和地形等9個(gè)因素，所以確定輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為9，輸入變量分別為x1～x9，輸出是工程造價(jià)。因此，輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)為1。在輸入節(jié)層與輸出節(jié)層之間是隱含層，一般設(shè)置10，15，20和25，其節(jié)點(diǎn)數(shù)是通過(guò)反復(fù)實(shí)驗(yàn)得到的。為了得到較小的網(wǎng)絡(luò)誤差，本文選擇5作為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，所以最終建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為9?15?1，如圖1所示。

1.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理與轉(zhuǎn)換

工程造價(jià)影響因素中大多為文字表述，從而需要將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字才可作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。數(shù)據(jù)預(yù)處理與轉(zhuǎn)換的規(guī)則為：

1） 數(shù)字1，2，3，4分別代表輸電線的回路數(shù)，對(duì)包含多種回路的線路則對(duì)其進(jìn)行加權(quán)平均處理；

2） 數(shù)字1，2，3，4，5分別表示地形為平地、丘陵、泥沼、山地和高山，對(duì)包含多種地形的線路則對(duì)其進(jìn)行加權(quán)平均處理；

3） 數(shù)字1，2，3，4，5，6，7分別表示地質(zhì)條件為普通土、堅(jiān)土、松砂石、水、泥土、流沙和巖石，對(duì)包含多種地質(zhì)條件的線路則對(duì)其進(jìn)行求均值處理；endprint

4） 導(dǎo)線的參數(shù)等于分裂數(shù)與導(dǎo)線標(biāo)稱(chēng)單重的乘積。

1.4 模型算法訓(xùn)練

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法主要?dú)w類(lèi)為正向傳播以及反向傳播兩種學(xué)習(xí)過(guò)程，正向傳播主要指輸入信息分別經(jīng)過(guò)輸入層、隱含層和輸出層，從而得到實(shí)際輸出；反向傳播過(guò)程表示輸出層的實(shí)際輸出與所希望達(dá)到的輸出之間存在誤差時(shí)，能夠根據(jù)誤差來(lái)逐層調(diào)節(jié)參數(shù)時(shí)誤差在可接受范圍內(nèi)。

1.4.1 正向傳播過(guò)程

輸入層、隱含層和輸出層的節(jié)點(diǎn)，即神經(jīng)元數(shù)分別為n，d，m個(gè)，分別用向量表示為。隱含層節(jié)點(diǎn)與輸出層節(jié)點(diǎn)的計(jì)算式如式（1）、式（2），式中的傳遞函數(shù)為式（3）。

輸出節(jié)點(diǎn)誤差的計(jì)算公式為：

式中，和分別為實(shí)際輸出和期望輸出值。

1.4.2 反向傳播過(guò)程

隱含層與輸出層之間的誤差計(jì)算公式為式（6），權(quán)值修正與閾值修正計(jì)算公式分別為式（7）、式（8），式中為迭代次數(shù)。

隱含層與輸入層之間的誤差計(jì)算公式為式（9），權(quán)值修正與閾值修正計(jì)算公式分別為式（10）、式（11）。

2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

2.1 數(shù)據(jù)樣本

以65組某地區(qū)的2014—2016年間的110 kV輸電線路工程實(shí)際數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)值，如表1所示。在Matlab中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真，在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)只取前50組數(shù)據(jù)，后15組數(shù)據(jù)是對(duì)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)得到的造價(jià)估計(jì)的驗(yàn)證，通過(guò)預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際數(shù)值進(jìn)行比較以驗(yàn)證預(yù)測(cè)模型的效果。

2.2 模型的建立

由于表1數(shù)據(jù)均是在輸電線路導(dǎo)線為L(zhǎng)GJ?240/30型的條件下得到的，所以本例輸入變量去掉導(dǎo)線信號(hào)的影響后，預(yù)測(cè)模型變?yōu)??15?1的3層BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并采用tansig，traingdx函數(shù)分別作為傳輸函數(shù)與網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)的建立則采用newff函數(shù)。

2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

表1中的數(shù)據(jù)輸入層變量與輸出層變量量綱不同，相差較大，直接應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練會(huì)影響訓(xùn)練速度與精度。因而本文在Matlab中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，如表2所示，使其均在-1～1的范圍內(nèi)。

2.4 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與預(yù)測(cè)結(jié)果分析

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)的修正算法為動(dòng)量梯度下降算法，其學(xué)習(xí)率可變。文中設(shè)置最大循環(huán)次數(shù)為30 000，學(xué)習(xí)速度初始值和誤差均為0.02，用表2中前50組數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，經(jīng)過(guò)16 304次得到最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)，圖2為訓(xùn)練誤差曲線圖。

用表2中后15組數(shù)據(jù)對(duì)得到的最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行驗(yàn)證，由于預(yù)測(cè)結(jié)果要事先進(jìn)行歸一化處理，所以預(yù)測(cè)出的數(shù)據(jù)要進(jìn)行反歸一化，預(yù)測(cè)結(jié)果如表3所示。從表3可看出，預(yù)測(cè)的造價(jià)跟實(shí)際造價(jià)相差率小于10%，符合在決策階段比選過(guò)程中誤差要求。因而，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸電線工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型是可行的。

3 結(jié) 語(yǔ)

本文針對(duì)輸電線路工程前期如何利用少量信息得到較準(zhǔn)確工程造價(jià)的問(wèn)題，提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸電線路工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型，并在本文最后采用實(shí)際工程數(shù)據(jù)對(duì)所提的造價(jià)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真。得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該模型能夠準(zhǔn)確估計(jì)工程造價(jià)，滿(mǎn)足在決策階段比選過(guò)程中誤差要求，從而適合于評(píng)估工程前期比選方案的優(yōu)劣。

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