【摘 要】
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针对电网工程量清单计价方法中,综合单价计价基础不合理、确定流程繁琐、调整不科学等问题,提出了一种基于机器学习算法的综合单价预测模型.通过研究电网工程量清单的计价规
【机 构】
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清华大学电机工程系,国网湖南省电力有限公司建设部,湖南电力工程咨询有限公司,湖南华杰工程咨询有限公司
【基金项目】
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湖南省科技计划项目(S2019CXCPB0464).
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针对电网工程量清单计价方法中,综合单价计价基础不合理、确定流程繁琐、调整不科学等问题,提出了一种基于机器学习算法的综合单价预测模型.通过研究电网工程量清单的计价规则以及综合单价的组成成分,分析了综合单价的影响因素,建立了基于决策树的随机森林模型,并在市场价格波动的情况下对综合单价实现预测.选取100个电网工程项目进行模型训练及测试.结果表明,评价指标MAPE为1.55%,MAE为9.67.验证了该预测模型的正确性及可行性,为合理确定电网工程价格提供了新的思路.
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