基于ICSO-SOM-ELM的电力业扩项目工期预测

1

作者 林镜星 周鑫 +2 位作者 谢志炜 许炫淙 张铮 《工业工程》 北大核心 2023年第2期59-66,共8页

针对电力业扩项目时长的不确定性,提出一种自组织映射网络聚类、改进纵横交叉算法优化极限学习机权值阈值的ICSO-SOM-ELM电力业扩项目工期预测模型。首先基于项目预算费用与节点数,采用自组织映射网络对电力业扩项目数据进行二次聚类,... 针对电力业扩项目时长的不确定性,提出一种自组织映射网络聚类、改进纵横交叉算法优化极限学习机权值阈值的ICSO-SOM-ELM电力业扩项目工期预测模型。首先基于项目预算费用与节点数,采用自组织映射网络对电力业扩项目数据进行二次聚类,初步降低原始数据集的混乱性。其次,提出基于邻域种群交叉变异机制的改进纵横交叉算法,并将其用于优化极限学习机模型的权值阈值,得到最优ELM预测模型。最后,针对电力业扩项目二次聚类数据,分别采用ICSO-ELM预测模型对项目时长进行预测。以某供电局业扩数据进行实验,验证所提模型的有效性,所提出的ICSO-SOM-ELM预测模型优于其他预测模型,可为供电公司的业扩项目工期计划制定提供科学性的建议。 展开更多

关键词 电力业扩项目 工期预测 自组织映射网络 改进纵横交叉算法 极限学习机

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建设工程项目工序的LS-SVM工期预测模型 被引量：8

2

作者 祁神军 张云波 丁烈云 《华侨大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2010年第5期562-565,共4页

鉴于传统工期预测的模糊性和随机性,分析影响工程项目工期的因素及参数的获取方式.采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)构建建设工程项目工序工期的预测模型,并用工程实例论证方法的有效性.结果表明,对类似工程或者同一工程项目的类似工序... 鉴于传统工期预测的模糊性和随机性,分析影响工程项目工期的因素及参数的获取方式.采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)构建建设工程项目工序工期的预测模型,并用工程实例论证方法的有效性.结果表明,对类似工程或者同一工程项目的类似工序的进度执行状况进行学习,采用LS-SVM的工期预测模型预测即将开展的工程项目的工序工期,符合实际工期控制的要求.与基于BP神经网络工期预测模型对比分析,LS-SVM的工期预测模型的预测误差更小,平均训练时间更短,网络总误差更小. 展开更多

关键词 建设工程项目 最小二乘向量机 工序 工期预测

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基于Shapley值-仿真技术的工序工期预测 被引量：7

3

作者 申建红 孙小宁 张云华 《土木工程与管理学报》 北大核心 2016年第3期30-34,共5页

针对传统工期预测方法中对工序工期影响因素间相关性考虑不足的缺陷,利用随机数仿真工序工期影响因素的不确定性和Shapley值函数计算多因素间相关性的原理,将仿真技术和Shapley值函数相结合,计算出影响因素对工期的综合影响系数。并且... 针对传统工期预测方法中对工序工期影响因素间相关性考虑不足的缺陷,利用随机数仿真工序工期影响因素的不确定性和Shapley值函数计算多因素间相关性的原理,将仿真技术和Shapley值函数相结合,计算出影响因素对工期的综合影响系数。并且根据每道工序工程量与单位时间完成工程量的比值准确计算出每道工序的理想化工期。在此基础上利用工期综合影响系数对其进行调整,建立一种新的工期预测模型。最后,以工程实例对工期预测模型进行验证,并建立4DBIM进度模型对施工进度进行三维可视化模拟对比,结果表明,文中方法对施工工期的预测效果精确,具有较好的实际指导意义。 展开更多

关键词 工期预测 仿真技术 SHAPLEY值 BIM

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MTO生产模式的完工期预测及承诺交货期决策 被引量：6

4

作者 胡盛强 张毕西 张湘伟 《工业工程》 北大核心 2012年第3期122-129,共8页

在订单式生产的中小制造企业中,订单的完成过程受诸多不确定因素的影响。考虑影响完工期的确定因素及随机因素,如生产时间、插单的等待时间、机械故障等待时间、误工时间、损耗率及返工率等,根据数据统计分析假定各因素服从一定的随机分... 在订单式生产的中小制造企业中,订单的完成过程受诸多不确定因素的影响。考虑影响完工期的确定因素及随机因素,如生产时间、插单的等待时间、机械故障等待时间、误工时间、损耗率及返工率等,根据数据统计分析假定各因素服从一定的随机分布,建立了完工期区间预测模型,通过多次仿真得到了完工期区间范围。以相关原则为依据,通过比较预测完工期及客户要求交货期,做出承诺交货期及价格决策。最后进行灵敏度分析,通过仿真得到完工期均值与各随机变量对应参数的变化关系,在此基础上提出了控制完工期影响因素的措施。 展开更多

关键词 订单式生产 不确定性 完工期预测 交货期

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基于风险相关性和随机性的工序工期预测模型 被引量：4

5

作者 李军辉 张云波 +1 位作者 祁神军 王庆涛 《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》 CAS 2010年第6期1018-1021,共4页

针对计划评审技术(PERT)只考虑工程项目工期的不确定性而未考虑工期风险因素间相关性的问题,讨论了风险因素的随机性和风险因素间的相关性,采用随机数仿真工程项目工期风险,提出了一种新的工序工期预测模型,并用工程实例论证模型的有效... 针对计划评审技术(PERT)只考虑工程项目工期的不确定性而未考虑工期风险因素间相关性的问题,讨论了风险因素的随机性和风险因素间的相关性,采用随机数仿真工程项目工期风险,提出了一种新的工序工期预测模型,并用工程实例论证模型的有效性。结果表明,采用风险相关系数矩阵和风险随机数对工程项目工序工期的仿真模拟,充分考虑了影响工序工期风险因素的随机性及相关性,符合实际工期控制的要求。与PERT模型相比,该模型预测误差较小,精度更高。 展开更多

关键词 工序工期 相关性 随机数 风险因素 工期预测

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同异反网络计划的工期预测方法 被引量：15

6

作者 黄德才 赵克勤 陆耀忠 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2001年第5期24-27,共4页

同异反网络计划方法是一种有别于传统但更加符合工程实际的新型网络计划方法 ,它能描述网络计划中工序变量因随机、模糊 ,不确知以及突发性所引起的综合不确定性。在推广同异反联系数概念和给出主关键路线、次关键路线、再次关键路线的... 同异反网络计划方法是一种有别于传统但更加符合工程实际的新型网络计划方法 ,它能描述网络计划中工序变量因随机、模糊 ,不确知以及突发性所引起的综合不确定性。在推广同异反联系数概念和给出主关键路线、次关键路线、再次关键路线的基础上 ,提出了同异反网络计划的工期预测方法 ,为同异反网络计划的应用提供了切实可行的预测技术。 展开更多

关键词 网络分析 工程管理 工期预测 同异反网络计划

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基于赢得值法的混凝土坝工期预测方法研究 被引量：1

7

作者 杜志达 梁海俊 《价值工程》 2014年第23期130-132,共3页

混凝土坝工程是复杂巨系统工程,施工周期长,在项目实施过程中对项目进度/费用联合分析、集成管理非常重要。文章正是在对项目费用/进度进行联合分析的基础上,提出了基于网络计划技术与挣值法联合预测的方法,对于实时控制混凝土坝工程的... 混凝土坝工程是复杂巨系统工程,施工周期长,在项目实施过程中对项目进度/费用联合分析、集成管理非常重要。文章正是在对项目费用/进度进行联合分析的基础上,提出了基于网络计划技术与挣值法联合预测的方法,对于实时控制混凝土坝工程的施工进度以及预测工程完工总工期有一定的理论意义,并通过实例分析验证了方法的可行性。 展开更多

关键词 混凝土坝 赢得值法 工期预测

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基于DSM的网络计划模型在工期预测中的应用

8

作者 闫鹏飞 吕振威 +1 位作者 燕慧慧 王典 《中国水运（下半月）》 2013年第6期66-68,70,共4页

不同于一般的项目管理(如普通的商品房屋建造项目等),在具有创造性特征的各项目任务流程中,由于不确定性和信息不完整性,造成整个项目过程中存在大量的信息依赖循环(Iteration)以及其所造成的返工(Rework)。考虑到各个任务之间的信息依... 不同于一般的项目管理(如普通的商品房屋建造项目等),在具有创造性特征的各项目任务流程中,由于不确定性和信息不完整性,造成整个项目过程中存在大量的信息依赖循环(Iteration)以及其所造成的返工(Rework)。考虑到各个任务之间的信息依赖,利用依赖结构矩阵(Dependency Structure Matrix,DSM),本文借助系统建模中的解释结构(ISM)模型,由邻接矩阵求出可达矩阵,得出该项目的计划网络模型的层次关系。最后得出该项目的计划网络模型,并在此基础上比较它和一般项目管理的网络计划模型的不同,给出该开发项目完整的网络计划模型。根据得到的网络计划模型,进一步建立了求解工期的模型,利用C语言编制求解程序,并求得实例的预测工期。 展开更多

关键词 项目管理 DSM 网络计划模型 信息依赖 工期预测

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基于PSO-SVR的气膜薄壳钢筋混凝土穹顶储仓的工期预测

9

作者 李万庆 左红 +1 位作者 孟文清 陈明欣 《价值工程》 2017年第5期35-37,共3页

为客观、合理地进行气膜薄壳钢筋混凝土穹顶储仓的工期预测,提出了基于PSO-SVR的预测方法。采用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)对支持向量回归机(support vector regression,SVR)的参数进行优化,并运用优化后的支持向量... 为客观、合理地进行气膜薄壳钢筋混凝土穹顶储仓的工期预测,提出了基于PSO-SVR的预测方法。采用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)对支持向量回归机(support vector regression,SVR)的参数进行优化,并运用优化后的支持向量回归机对气膜薄壳钢筋混凝土穹顶储仓的工期进行预测。通过实例验证表明:PSO-SVR模型的预测效果优于遗传算法(GA-SVR)和串联型灰色神经网络(SGNN)。 展开更多

关键词 气膜薄壳钢筋混凝土穹顶储仓 工期预测 PSO-SVR

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基于灰色理论的航空研制项目工期预测 被引量：2

10

作者 周恩华 蔡红霞 俞涛 《机械设计与制造》 北大核心 2011年第7期89-91,共3页

为了比较准确地预测航空研制项目的工期,提出了一种以灰色理论为基础的工期预测方法。该方法以SCGM(1,1)模型作为基本模型,并在此基础上增加了对历史工期样本进行处理的样本处理器和对由灰色模型预测的工期进行修正的结果修正器。样本... 为了比较准确地预测航空研制项目的工期,提出了一种以灰色理论为基础的工期预测方法。该方法以SCGM(1,1)模型作为基本模型,并在此基础上增加了对历史工期样本进行处理的样本处理器和对由灰色模型预测的工期进行修正的结果修正器。样本处理器对样本进行优化处理,使预测样本准确、有效;结果修正器考虑特殊因素对项目的影响,对预测工期进行修正。国产某型号支线飞机研制项目中的某子项目实例验证结果,表明了该方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 工期预测 灰色理论 航空项目 SCGM(1 1)

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数乘变换的GM(1,1)模型在工程项目施工工期预测中的应用 被引量：2

11

作者 高振燕 孙艺 《交通科学与工程》 2011年第3期94-98,共5页

为了准确地确定某一工序的工期,结合施工企业的统计资料,运用灰色理论,进行工期预测.通过分析传统GM模型的病态性,提出适用于实际情况的数乘变换的累积法GM(1,1)模型,并通过工程实际应用,验证了数乘变换的GM(1,1)模型的优良性.该方法在... 为了准确地确定某一工序的工期,结合施工企业的统计资料,运用灰色理论,进行工期预测.通过分析传统GM模型的病态性,提出适用于实际情况的数乘变换的累积法GM(1,1)模型,并通过工程实际应用,验证了数乘变换的GM(1,1)模型的优良性.该方法在工期预测中的应用得以推广,为科学、合理地编制进度计划提供了依据. 展开更多

关键词 工程管理 工期预测 GM模型 病态性 数乘变换

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基于主成分分析的抽蓄电站引水斜洞开挖工期预测模型

12

作者 杨建州 杨江龙 +1 位作者 鲁志航 刘全 《水电与新能源》 2017年第6期3-5,51,共4页

引水隧洞开挖作为水电工程施工的重要工序,其工期的确定具有很强随机性、模糊性和不确定性。通过分析影响斜洞开挖工期的因素,确定主要影响因子,在此基础上建立了基于主成分分析的引水斜洞开挖工期多元线性回归预测模型。经工程实例验证... 引水隧洞开挖作为水电工程施工的重要工序,其工期的确定具有很强随机性、模糊性和不确定性。通过分析影响斜洞开挖工期的因素,确定主要影响因子,在此基础上建立了基于主成分分析的引水斜洞开挖工期多元线性回归预测模型。经工程实例验证,并将预测值与实际值比较表明,预测模型对案例工序工期预测精确,具有较好的适应性和适用性。 展开更多

关键词 隧洞开挖 工期预测 主成分分析 多元线性回归

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航道基建疏浚的工期预测法

13

作者 周庆元 《水运工程》 北大核心 2000年第12期27-30,共4页

在疏浚工程实施过程中，通常根据不断获取的有关数据进行实时工期预测，以此作为调整施工力量和改变施工方法的依据。现结合长江口疏浚工程介绍最小水深法、浅区面积法和剩余工程量法等３种预测疏浚工期的方法。

关键词 疏浚工程 工期预测 最小水深法 剩余工程量法 航道

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灰色预测模型在施工工期预测中的应用研究

14

作者 侯代英 《现代商贸工业》 2011年第14期109-110,共2页

工程项目在实施阶段都在实际进度与计划进度之间存在偏差,为了更加准确的确定出具体工序的工期,结合施工企业的统计资料,提出采用基于灰色理论的GM(1,1)模型形成工期预测的方法,从而为科学合理的编制进度计划提供有效依据。

关键词 进度管理 工期预测 灰色预测 GM(1 1)模型

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水利工程工期预测与控制

15

作者 朱丽红 《吉林农业（下半月）》 2017年第12期66-66,共1页

水利工程是国家基础设施的重要组成部分,是促进国民经济发展的保证。水利工程建设过程难度比较大,对工期、成本和质量三大重要内容进行预期和控制是水利工程建设贯穿全程的一项重要工作。随着水利工程建设环境的复杂,如何在短期内应用... 水利工程是国家基础设施的重要组成部分,是促进国民经济发展的保证。水利工程建设过程难度比较大,对工期、成本和质量三大重要内容进行预期和控制是水利工程建设贯穿全程的一项重要工作。随着水利工程建设环境的复杂,如何在短期内应用最少成本建设最高质量的水利工程,是本文主要阐述的内容。 展开更多

关键词 水利工程 工期预测 控制研究

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基于多元线性回归法的工期预测模型研究和模拟

16

作者 王楠 卢应发 葛隆发 《项目管理技术》 2024年第4期84-88,共5页

基于2018—2022年武汉市195个建筑工程项目数据,识别工期影响因素,采用多元线性回归法研究参数模型,得到满足条件的工期计算公式。通过探讨各因素对模型结果的影响程度,得到4种工期预测模型。通过假设条件变化,得到最佳工期预测模型。... 基于2018—2022年武汉市195个建筑工程项目数据,识别工期影响因素,采用多元线性回归法研究参数模型,得到满足条件的工期计算公式。通过探讨各因素对模型结果的影响程度,得到4种工期预测模型。通过假设条件变化,得到最佳工期预测模型。基于实际工程案例,利用该模型进行工期模拟,计算结果与实际工期基本一致,验证了该模型的有效性和适用性。 展开更多

关键词 多元线性回归法 工期预测模型 影响因素 造价 建筑面积

原文传递

多维非线性特征重构与融合的复杂产品工期预测方法 被引量：1

17

作者 常建涛 乔子萱 +2 位作者 孔宪光 杨胜康 罗才文 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期294-308,共15页

制造企业复杂产品零部件种类众多、加工和装配工序复杂,质量、工艺、设备等各类数据呈现多维度、多尺度、多噪声等特点,工期的关键影响特征提取难度大,预测精度难以保证。针对上述问题,提出一种多维非线性特征重构与融合的复杂产品工期... 制造企业复杂产品零部件种类众多、加工和装配工序复杂,质量、工艺、设备等各类数据呈现多维度、多尺度、多噪声等特点,工期的关键影响特征提取难度大,预测精度难以保证。针对上述问题,提出一种多维非线性特征重构与融合的复杂产品工期预测方法,首先提出基于集成堆栈式自编码器的多维非线性特征重构与融合方法并构建相应模型,建立特征间的复杂关联耦合关系,形成工期关键因素特征池;基于深度学习算法构建多维非线性重构与融合的复杂产品工期预测模型,实现复杂产品工期的准确预测。选取某企业断路器和3D打印产品为对象进行工期预测的应用验证和对比分析,本方法的均方根误差平均值为1.28,平均绝对百分比误差平均值为3.01%,与未进行特征重构融合的方法,以及支持向量机、神经网络等方法相比,在精度方面均有提升,方均根误差至少降低了约10.87%,平均绝对百分比误差至少降低了约7.74%,证明所提方法的有效性和实用性。 展开更多

关键词 特征重构 特征融合 工期预测 深度神经网络 集成堆栈式自编码器

原文传递

基于PSO-LSTM的盾构掘进施工进度预测方法

18

作者 殷晓红 陈志鼎 +1 位作者 李尚革 宋冉 《人民黄河》 CAS 北大核心 2024年第S01期163-164,166,共3页

随着国家水网建设加快,大、长隧洞增加,盾构施工越来越广泛。针对盾构掘进工期预测困难的问题,采用粒子群优化算法(PSO)确定长短期记忆网络模型(LSTM)的学习率、神经元个数,提出了基于PSO-LSTM模型的盾构掘进工期预测方法,并以珠三角水... 随着国家水网建设加快,大、长隧洞增加,盾构施工越来越广泛。针对盾构掘进工期预测困难的问题,采用粒子群优化算法(PSO)确定长短期记忆网络模型(LSTM)的学习率、神经元个数,提出了基于PSO-LSTM模型的盾构掘进工期预测方法,并以珠三角水资源配置工程盾构掘进为例进行了实例验证,结果表明:1)运用粒子群优化算法(PSO)的高效、全局最优搜索能力来优化长短期记忆网络模型(LSTM)参数,提高了LSTM模型的训练效率和精度,从而实现更准确的盾构掘进工期预测,预测结果的平均相对误差为5.34%,小于BP神经网络、非线性回归、高斯过程回归(GPR)模型的平均相对误差;2)盾构掘进工期和盾构掘进分段、地质条件、人员配置、降雨等因素有关,其中分段(负环、出洞、正常、进洞)对工期影响最大,为了缩短工期、提高施工效率,在实际施工中应做好各段施工的衔接工作。 展开更多

关键词 盾构掘进 工期预测 长短期记忆神经网络 粒子群优化

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橡胶充气芯模混凝土填料工程工期预测研究

19

作者 李万庆 陈盼盼 +1 位作者 孟文清 刘玉丁 《价值工程》 2016年第4期70-72,共3页

根据橡胶充气芯模混凝土填料施工的特点,详细分析了影响其工期的因素,结合支持向量回归机(SVR)和粒子群算法(PSO)的优点,建立基于PSO-SVR的橡胶充气芯模混凝土填料工程工期预测模型。通过对某选煤厂混凝土填料施工的数据进行仿真,结果显... 根据橡胶充气芯模混凝土填料施工的特点,详细分析了影响其工期的因素,结合支持向量回归机(SVR)和粒子群算法(PSO)的优点,建立基于PSO-SVR的橡胶充气芯模混凝土填料工程工期预测模型。通过对某选煤厂混凝土填料施工的数据进行仿真,结果显示:PSO-SVR模型的预测效果优于基于交叉验证的支持向量回归机(CV-SVR)模型以及基于遗传算法的支持向量回归机(GA-SVR)模型。 展开更多

关键词 橡胶充气芯模 粒子群算法 支持向量回归机 工期预测

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基于PCA-GA-BP的工程项目工期风险预测研究 被引量：10

20

作者 周方明 张明媛 袁永博 《工程管理学报》 2011年第5期534-538,共5页

为了在工程项目实施前准确地预测出工期风险的大小,在介绍BP神经网络、遗传算法、主成分分析等理论的基础上,针对现有预测模型的缺点以及BP神经网络自身缺陷,采用主成分分析法对样本数据进行降维处理,并利用遗传算法对BP神经网络的初始... 为了在工程项目实施前准确地预测出工期风险的大小,在介绍BP神经网络、遗传算法、主成分分析等理论的基础上,针对现有预测模型的缺点以及BP神经网络自身缺陷,采用主成分分析法对样本数据进行降维处理,并利用遗传算法对BP神经网络的初始权值阈值进行优化,提出了基于PCA-GA-BP的工程项目工期风险预测模型。将以往工程风险数据作为学习样本,训练并构建模型对待建工程项目工期风险进行预测。实例证明该模型有效、可靠,对指导实际工程具有重要意义。 展开更多

关键词 工期风险预测 主成分分析 遗传算法 BP神经网络

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