申请/专利权人：国网冀北电力有限公司经济技术研究院;国家电网有限公司

申请日：2023-10-13

公开（公告）日：2024-01-23

公开（公告）号：CN117436911A

主分类号：G06Q30/0201

分类号：G06Q30/0201;G06Q50/06;G06F18/2411;G06F18/214;G06N3/048;G06F18/25;G06N20/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.09#实质审查的生效;2024.01.23#公开

摘要：本发明公开了一种基于Bagging的输变电工程造价预测方法及终端，涉及输变电工程技术领域，旨在解决传统输变电工程造价预测方法处理复杂数据和非线性关系时存在明显局限性的问题，方法包括：输变电工程历史数据进行影响因素因子分析，选取预测模型输入的指标类型；对选取的输变电工程历史指标数据进行数据清洗、数据转换和数据标准化处理；利用Bagging算法中的Bootstrap技术有放回的对测试集进行抽样构建多个测试子集；基于SVM算法构建针对每个测试子集的基础模型，其中对基础模型选取核函数提高模型计算效率；对每个子模型进行预测，通过评价预测结果确定加权值得到最终的融合模型，根据融合模型预测最终结果。

主权项：1.一种基于Bagging的输变电工程造价预测方法及终端，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：对输变电工程历史数据进行影响因素因子分析，通过对多数据指标进行因子计算，选取预测模型输入的指标类型；步骤2：对选取的输变电工程历史指标数据划分为测试集、训练集和验证集三类，对三类数据集进行进行数据清洗、数据转换和数据标准化处理；步骤3：利用Bagging算法中的Bootstrap技术有放回的对测试集进行抽样，来构建T个子测试集，每个子集可能包含一些重复的样本或某些样本从没出现；步骤4：基于SVM算法构建基础模型，选取RBF核函数提高SVM在多维数据空间中的分类能力，对每个测试子集模型训练出一个SVM模型；步骤5：对每个子模型进行预测，通过MAPE和RMSE根据预测结果评价子模型，根据评价结果确定加权值得到最终的融合模型，根据融合模型预测最终结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网冀北电力有限公司经济技术研究院;国家电网有限公司 基于Bagging的输变电工程造价预测方法及终端

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