基于长短期记忆神经网络的工程造价智能预测方法及装置
申请号:CN202411458014
申请日期:2024-10-18
公开号:CN119204340A
公开日期:2024-12-27
类型:发明专利
摘要
本发明的一种基于长短期记忆神经网络的工程造价智能预测方法及装置,方法包括以下步骤:获取电网项目的工程造价数据,进行标准化后分为训练集和验证集;基于变分模态分解得到若干阶的造价模态分量;构建时间窗口,将若干阶的造价模态分量进行时间序列化,得到输入向量;构建长短期记忆神经网络模型,将输入向量分别从正反两个方向通过预设的LSTM层得到输出序列;初始化长短期记忆神经网络模型,并进行模型训练,得到最终的工程造价预测模型;将待预测的工程造价数据输入工程造价预测模型,得到多个不同频率的预测序列,将多个不同频率的预测序列可视化为时间曲线,得到工程造价预测结果。本发明解决了当前造价预测方法的不准确问题。
技术关键词
长短期记忆神经网络
智能预测方法
序列
正则化参数
频率
造价
周期性
训练集
智能预测装置
曲线
LSTM模型
模型训练模块
数据采集模块
预测误差
分辨率
项目
分析方法