(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111462963.X (22)申请日 2021.12.02 (71)申请人 国网宁夏电力有限公司经济技 术研 究院 地址 750004 宁夏回族自治区银川市金凤 区后海路与凤舞街交叉路口国家电网 CBD大楼 (72)发明人 王铮　刘尚科　肖艳利　万晔　 刘媛媛　 (74)专利代理 机构 深圳汇智容达专利商标事务 所(普通合伙) 44238 代理人 熊贤卿 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种输变电工程工期预测方法、 系统、 设备 及存储介质 (57)摘要 本发明提供一种输变电工程工期预测方法、 系统、 设备及存储介质， 包括， 获取待预测的输变 电工程数据， 其中， 所述输变电工程数据至少包 括电压等级数据、 工程规模数据、 平均海拔数据、 平均温度数据及地形与地质数据； 将所述输变电 工程数据作为输入量输入预先训练的输变电工 程工期预测神经网络模型中， 得到输变电工程施 工工期预测值。 本发明考虑了电压等级、 工程规 模、 平均温度和海拔、 地形与地质等对工期有重 大影响的因素， 通过训练后的输变电工程工期预 测神经网络模型对需要预测的输变电工程工期 进行预测， 将会更加准确， 整体提高项目进度管 理水平， 进 而提高核心竞争力。 权利要求书2页 说明书9页 附图1页 CN 114266387 A 2022.04.01 CN 114266387 A 1.一种输变电工程工期预测方法， 其特 征在于， 包括： 获取待预测的输变电工程数据， 其中， 所述输变电工程数据至少包括电压等级数据、 工 程规模数据、 平均海拔数据、 平均温度数据及地形与地质数据； 将所述输变电工程数据作为输入量输入预先训练的输变电工程工期预测神经网络模 型中， 得到 输变电工程施工 工期预测值。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述输变电工程工期预测神经网络模型包括 依次连接的输入层、 隐含层和输出层； 所述输入层由多个并行计算的第 一神经元构 成； 所述隐含层由多个并行计算的第 二神 经元构成； 所述多个第一神经元之间不相互连接， 所述第一神经元分别连接所有所述第二 神经元， 所述多个第二神经 元之间不相互连接； 所述第二神经 元分别连接所述输出层。 3.如权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述输出层通过以下公式表示： o＝f(net) 其中， O表示输变电工程施工工期预测值， w表示隐含层到输出层之间的权重值， y表示 隐含层神经 元的值， j表示隐含层第几个神经 元， m表示总的隐含层神经 元数量。 4.如权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述隐含层通过以下公式表示： yj＝f(netj)j＝1,2, …,m 其中， V表示输入层到隐含层之间的权值矩阵， i表示工期影响因素的序数， n表示总的 工期影响因素 数量， xi表示第i个工期影响因素。 5.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述隐含层到输出层之间的权重值通过以下 公式计算： Δwj＝ η δoyj＝ η(d‑o)o(1‑o)yj 其中， Δwj是wj的改变值， d代表实际施工工期， o代表输变电工程施工工期预测 值， y表 示隐含层神经元的值， η表示比例系数， wj表示第j个隐含层神经元到输出层之间的权重值， j表示隐含层第几个神经 元。 6.如权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述输入层到隐含层之间的权值通过以下公 式计算： 其中， Δvij表示vij改变值， vij表示第i个工期影响因素到第j个隐含层神经元之间 的权 重值， wj表示第j个隐含层神经元到输出层之间的权重值， o代表输变电工程施工工期预测 值， xi表示第i个工期影响因素。 7.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述输变电工程工期预测神经网络模型还包 括变量重要性 值， 用以评估输入量中各项输入变量对输出变量的影响度；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114266387 A 2所述变量重要性 值通过以下公式计算： 其中， Ri表示变量重要性值， n表示总的工期影响因素数量， m表示总的隐含层神经元数 量， j表示隐含层神经元的序 数， i表示工期影响因素的序 数， vij表示第i个工期影响因素到 第j个隐含层神经元之间的权重值， wjk表示第j个隐含层神经元到第 k个输出层之间的权重 值， k表示输出层序数， k ＝1。 8.一种输变电工程工期预测系统， 用以实现如权利要求1 ‑7任一项所述的方法， 其特征 在于， 包括： 数据获取模块， 用以获取待预测的输变电工程数据， 其中， 所述输变电工程数据至少包 括电压等级数据、 工程 规模数据、 平均海拔数据、 平均温度数据及地形与地质数据； 工期预测模块， 用以将所述输变电工程数据作为输入量输入预先训练 的输变电工程工 期预测神经网络模型中， 得到 输变电工程施工 工期预测值。 9.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所 述方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序 被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114266387 A 3