电力工程造价小样本估算模型探讨.pdf

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1、2015年12月建材与装饰经济·管理·综述电力工程造价小样本估算模型探讨余霞（四川电力设计咨询有限责任公司四川成都610041）摘要：在我国社会科技快速发展以及人们对工程建设提出的要求不断增高的条件下，电力工程建设中一般会受到多种因素的限制，显著增加了工程模型的复杂度，实际建设中很容易受到各种因素的影响，产生了多种维数非常高的工程模型，可是同期相似工程又比较有限，所以对这种模型建立数学模型难度比较高，一般把这种建设工程类型叫做小样本数据。本文主要对电力工程造价方面所构建的小样本估算模型进行探讨，提出笔者的思考和建议，仅供参考。关键词：电力工程；造价；小样本；估算模型中图分类号：TM74

2、3文献标识码：A文章编号：1673-0038（2015）49-0133-02对电力工程造价进行管理的时候，相关审查人员以及投资方分比情况有效显示出来。进行累计贡献率计算的时候，通常要求非常关心主要是静态投资或动态投资。所以，对新建电力工程来累积贡献率为85%，相关文献里面也定义为80%，就代表认为新说，可以对工程技术指标以及经济指标符合新建工程投资发生主成分能够替代原始具体指标数据[2]。的改变情况进行分析。电力工程过去累积的造价资料具有一个2估算模型非常显著的特点，就是属性指标比较多，能够收集起来的同期样2.1进行判断所遵循的原则本数量有限。可是在进行数学建模的时候，若数据维度非常高

3、，通常估算模型都是以一定原则为基础，按照输入属性参数来并且样本数目非常少，就会显著减小数据模型所具有的泛化能计算的，从而获得最理想的具体目标值。随着电力工程建设过程力。所以。找到一种有效的数学方法，在尽量包含更多原始数据中安全建设变得越来越重要和电力工程以前所累积的具体样本信息的条件下，降维数据，也就是建立小样本估算模型，这样对数据非常少这一实际情况，实际模型过程中，应该采用以双重风下步数据模型的构建非常有利。险规避为基础的具体原则来开展造价估算工作。同时，支持向量1对电力工程造价数据进行预处理机具体理论的电力工程估算模型着重考虑了安全因素，始终坚1.1归一化处理持遵循经验风险最小化具

4、体原则以及结构风险最小化具体原则对于实际工程项目来说，其里面的所有原始指标具体表示含[3]。其中经验风险最小化具体原则是利用计算判断尽量让式（1）义都是不一样的，各个指标数值之间的数量级有着非常大的差得出的结果最小，从而对在充分考虑相关安全因素的实际条件别，可是采用主成分分析法进行分析的时候，所提取的主成分一下对电力工程造价进行估算。般会比较“偏爱”数量级比较偏大的指标，同时忽略或不要数量l1级非常小的指标，导致主成分提出方面产生主观错误。所以，对Remp=∑Q（xi，α）（1）li=1主成分进行分析前，通常会归一化处理属性指标样本，把各个属式中：Remp代表所有经验风险里面的最小系数

5、；而α则代表性指标全部归一化在[0，1]范围之间[1]。对原始p个不同指标变量函数广义参数；字母l代表样本数量值；xi代表主特征参数；而Qx1，，，xp进行归一化，图1为归一化处理前后具体数据分布情况，（xi，α）代表的是损失函数集。处理后的数据分布比较均匀，显著减小了指标数量级差异给主以考虑经验风险为前提条件，并且遵循结构风险最小化具体成分提取带来的影响，最终获得新数据集。原则，采用数据统计和偏相关分析方法对历史电力工程数据和待建电力工程数据具体物理指标进行处理，实际建立小样本估算模型前应该筛选多种数据信息，通过比较科学的数学方法，以确保最大限度地具有相关有效信息为前提，尽量删除掉那

6、些多余的，没有使用价值的数据。将已经筛选好的相关数据架设成主特征因素，把主特征因素具体函数集分化为统一的函数子集序列，保证各个主特征具体因素子集按照置信区间的大小来有效地进行排序，同时在不同主特征因素子集里面寻找最小经验风险，通过折中考虑办法确保实际风险是最小的。图12.2具体构建过程1.2提取主成分对电力工程进行造价估算实际上就是将电力工程建设过程之所以采取主成份分析法，主要几何意就是：利用各个原始中的相关影响因素映射到电力工程整个造价空间中，实际模型指标的线性组合，把原始数据建立的坐标系转变成一种新坐标建设过程中，主要采用以支持向量机理论为基础的具体方法进系。想要直观的看出主成份分

7、析法所提取的主成份原指标具体行计算的。其中支持向量机通过非线性映射具体算法把低维特信息量，就应该利用Pareto图来将各个主成分发生的变化具体百性电力工程历史数据变成一种高维特征空间，同时通过线性算·133·经济·管理·综述建材与装饰2015年12月法线性分析样本所具有的非线性特征，图2为电力工程造价估数中进行计算，最后获得的计算结果就是代建电力工程的具体算模型所采用的支持向量机具体学习方式。以双重风险规避具估算造价。体原则为基础，在程序里面编