[发明专利]电网基建规划项目工期预测方法及预测系统

权利要求书

1.一种电网基建规划项目工期预测方法，包括如下步骤：

S1.获取电网基建项目的历史数据信息；

S2.对影响电网基建项目的因素进行分析和建模；

S3.对步骤S1获取的数据信息，进行关键风险特征识别；

S4.基于贝叶斯神经网络模型构建初步工期预测模型，并进行训练得到工期预测模型；

S5.将步骤S1～S3得到的数据输入到步骤S4得到的工期预测模型中，得到最终的电网基建规划项目的工期预测结果。

2.根据权利要求1所述的电网基建规划项目工期预测方法，其特征在于步骤S1所述的电网基建项目的历史数据信息，具体包括历史电网基建规划项目的建设进度曲线。

3.根据权利要求2所述的电网基建规划项目工期预测方法，其特征在于步骤S2所述的对影响电网基建项目的因素进行分析和建模，具体包括如下步骤：

分析得到影响电网基建项目的因素包括气候变化因素、电力供需变化因素和政策变化因素；

针对气候变化因素，采用三角分布进行描述，三角分布的相关参数为(0,0.2,1)；针对电力供需变化因素，采用三角分布进行描述，三角分布的相关参数为(-0.5,0,0.5)；针对政策变化因素，采用三角分布进行描述，三角分布的相关参数为(-0.5,0,0.5)。

4.根据权利要求3所述的电网基建规划项目工期预测方法，其特征在于步骤S3所述的对步骤S1获取的数据信息，进行关键风险特征识别，具体包括如下步骤：

针对步骤S1获取的电网基建规划项目的建设进度曲线，将建设工期作为过滤标签，采用特征过滤法对从建设进度曲线中提取出的特征进行选择：

对提取出的各个特征按照发散性或者相关性进行评分，若提取的特征为布尔类型，则采用KS检验；若提取的特征为连续值特征，则采用Kendall相关系数进行检验；

采用如下算式计算任意两个样本的KS检验值D：

式中为特征取值为0时所提取得到的建设工期特征的累积分布函数；/为特征取值为1时所提取得到的建设工期的累积分布函数；n₀为特征取值为0时所提取得到的建设工期特征的样本数量；n₁为特征取值为1时所提取得到的建设工期特征的样本数量；y为建设工期；

设定建设进度曲线提取得到的特征为X＝(x₁,...,x_n)，建设工期为Y＝(y₁,...,y_n)；X和Y共存在组元素对(x_i,x_j)和(y_i,y_j)，i≠j且1≤i,j≤n；采用如下算式计算特征X与建设工期Y之间的Kendall相关系数τ：

式中N₁为X、Y中正相关的元素对的数量；N₂为X、Y中负相关的元素对的数量；N₃为X、Y中相同的元素对的数量；N₄为Y中相同的元素对的数量；N₀为元素对的总数；所述的正相关的元素对，定义为x_i＞x_j时y_i＞y_j且x_i＜x_j时y_i＜y_j的元素对；所述的负相关的元素对，定义为x_i＞x_j时y_i＜y_j且x_i＜x_j时y_i＞y_j的元素对；

选取KS检验值D和Kendall相关系数τ大于设定值的特征；

最后，采用主成分分析法对选取的特征进行关键风险特征识别，得到最终的建设时序特征。