【摘 要】
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随着能源互联网战略的逐步推进，电力施工逐年增多，电力施工进度管理的重要性日益增加。为解决电力施工进度中存在的风险预警准确率低的问题，提出了一种基于反向传播（BP）神经网络的电力施工进度预警方法。通过对比三维模型仿真进度与实际施工进度，提高施工进度预计的准确性。首先，采用尺度不变特征算法建立电力施工现场三维模型，并将三维模型与实际施工任务进行绑定。其次，建立电力施工进度预警库，并通过熵权法调整指标权
【机 构】
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随着能源互联网战略的逐步推进，电力施工逐年增多，电力施工进度管理的重要性日益增加。为解决电力施工进度中存在的风险预警准确率低的问题，提出了一种基于反向传播（BP）神经网络的电力施工进度预警方法。通过对比三维模型仿真进度与实际施工进度，提高施工进度预计的准确性。首先，采用尺度不变特征算法建立电力施工现场三维模型，并将三维模型与实际施工任务进行绑定。其次，建立电力施工进度预警库，并通过熵权法调整指标权重。然后，通过BP神经网络对电力施工进度进行评估，对存在的进度风险进行预警。最后，将所提方法应用到某省电力施工作业现场，其预警的成功率为99.73%。该结果验证了所提方法的有效性。
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