[发明专利]基于KPCA-LA-RBM的输变电工程造价预测方法

权利要求书

1.一种基于KPCA-LA-RBM的输变电工程造价预测方法，其特征在于，包括：

步骤1、对各样本数据进行数据选择与预处理，并获得关键影响因素集；

步骤2、将若干组预处理后的样本数据组成训练集，并使用训练集训练KPCA-LA-RBM组合模型；

所述步骤2具体为：

步骤21、使用核主成分分析法KPCA提取若干组预处理后样本数据的主成分；

步骤22将前若干组样本数据集组成训练集，使用训练集并利用狮子算法对受限玻尔兹曼机模型的参数集进行迭代优化，建立LA-RBM模型；

步骤23、随机设定狮子算法初始种群，以RBM模型最终结果作为本步骤的适应度值重复使用步骤22对RBM模型参数不断优化，从而得到较优的RBM模型参数；

步骤24采用重构误差为误差条件的评估函数，在经过j次迭代的重构误差吉布斯块采样后，计算与原始数据的差值；当隐含层输出结果满足误差条件时，隐含层输出结果即为系统输出结果，否则返回步骤23继续计算；

第j次迭代的重构误差计算如下：

其中，m表示可见层节点数，k表示训练样本的数目；

当该误差条件满足时，隐含层输出结果即为系统输出结果；

所述步骤22具体为：

步骤221建立受限玻尔兹曼机算法RBM模型，并初始化RBM模型参数；对于RBM来说，其模型参数为其中，α_ij，β_i，γ_j分别表示可见层第i个节点和隐藏层第j个节点之间的权值、可见层第i个节点的偏置、隐藏层第i个节点的偏置；

步骤222、采用训练集对RBM模型进行训练，并计算RBM模型的最终结果；所述步骤23具体为：

在步骤231之前，设目标函数，将适应度值代入目标函数，目标函数为：

min f(x₁,x₂,...,x_n) (15)

其中n≥1；

步骤231：生成种群

在算法的初始阶段，将狮群初始化为2n头狮子并将其平分为两组，得到一个候选种群；其中，公狮子结构为母狮结构为l为解向量的长度；

步骤232：交配

通过交配使生成的A^male和A^female产生新的幼崽通过和随机选择两个交叉点进行双概率交叉可以生成四只幼仔群

变异操作是使用概率p进行随机变异产生幼崽交叉和变异均完成后，幼崽种类数为8个；

聚类就是使用K-means方法将已有的8个解集进行性别分组：雄性幼崽A^m_cub雌性幼崽A^f_cub；

根据每个个体代表的可行解，杀死总数较多一组的瘦小个体以保证两组幼崽数量平衡，最终达到更新种群的目的；

步骤233：领土防御

在领土防御过程中，随机初始化游动狮子ψ^nomad，将其作为新的可行解，并使用新解决方案ψ^nomad攻击雄狮如果新的解决方案更好，则将之与整个狮群的解进行比较；如果新方案仍然更好，则这套解决方案ψ^nomad将取代原来的雄狮新的狮子将继续交配，并且原来的雄狮和幼仔将被杀死；否则原狮子继续领土防御，幼崽长大一岁，直到幼崽成年，并将其保留在种群中，继续交配产生下一代；在种群更新完成之后，将幼崽的年龄初始化为0；

设f(.)为目标函数，f(ψ^pride)是整个种群的值，计算公式如下：

其中，f(ψ^male)和f(ψ^female)分别是雄狮和雌狮的值，和分别是雄性幼崽和雌性幼崽的值，||ψ^m_cub||代表种群中雄性幼崽的数量并且age_mat是达到交配要求的年龄，age_cub是幼崽的年龄；

步骤234：领土接管

在领土接管阶段，分别寻找雌狮和雄狮中的最佳解决方案，替代劣质解决方案，进行交配，替代过程如下：

按照以下标准：

选择最好的雄狮和最好的雌狮其中，ψ^male、ψ^m_cub分别表示雄狮群中的可行解，成年雄狮代表的可行解，雄狮中的幼崽代表的可行解，ψ^female、ψ^f_cub分别表示雌狮群中的可行解，成年雌狮代表的可行解，雌狮中的幼崽代表的可行解；

设κ为的育种数，κ_strenth为雌狮最优育种能力，通常设定为5，并且，随着狮群的交配行为逐步加一；如果雌狮被替换，则κ初始化为0；如果原雌狮被替换回来，κ在原基础上继续累加；

步骤235、整个过程重复迭代直至达成终止条件；

完成步骤234后，如不符合终止条件，返回步骤232，终止条件为GEN≥GEN_max；GEN为狮群的遗传代数，GEN_max为整个过程重复迭代直到最大遗传代数；达成终止条件后，选择出的最优狮子作为较优的模型参数输出；最优狮子为整个过程重复种群中最好的狮子；

步骤3、输变电工程造价预测：

将剩余的数据作为测试集，运用测试集对训练好的KPCA-LA-RBM组合模型进行预测，得到最终的预测结果。