火储能项目造价智能预测方法及系统

本发明涉及造价预测技术领域，公开了火储能项目造价智能预测方法及系统，包括：采集火储能项目的历史数据，使用PCA算法提取关键参数；构建BP神经网络模型预测造价，采用蚁群优化算法优化BP神经网络模型；将预测结果与传统BP神经网络模型进行对比，最小化误差，提高预测性能。本发明方法运用主成分分析方法对影响造价数据的关键参数变量进行提取可以降低神经网络的计算和训练负担，获得更为准确的预测结果。借助蚁群优化算法对BP神经网络模型的权值和阈值进行优化，可以显著改善模型的预测精度，具有良好的经济效益。对电网工程项目造价智能预测方面具有一定的参考价值，可有效辅助投资决策。