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【摘要】
隨著我國社會主義現代化建設不斷加快發展的過程中，城市化進程在不斷的推進，而作為我國國民經濟中最為重要的電力發展的建設開始迎來了新的挑戰和壓力，尤其是隨著電力規模的不斷擴大，建設的周期延長以及范圍的不斷加大，都給電力工程的造價帶來了巨大的挑戰。在這樣的發展趨勢下，為了有效讓電力建設的發展具有一定的安全性保障，并在可行性的工程造價的順利開展下，通過數據挖掘和神經網絡技術的應用，來促進我國電力建設的發展。本文也將從這兩個方面的技術應用來展開較為系統的分析。
【關鍵詞】
隨著科學技術的發展，經濟全球化的趨勢，數據挖掘已經在全世界范圍內得到了廣泛的關注和應用，并得以快速發展起來，而其中最根本的原因在于全球化的科學信息技術的發展和快速世界化的感染和流行，使得互聯網技術在幾年內瞬間發展起來，造成了數據過量和信息膨脹的現象，因此人們在這種形勢下，急需要通過一種新型的技術來對這些信息進行處理，通過篩選和提取最有效、最有價值的部分出來，因此數據挖掘起到了重要作用，而在電力工程的造價應用，通過數據挖掘和神經網絡技術，實現了其更加系統化的發展。
1數據挖掘的定義
數據挖掘的源起與發展可追溯回到20世紀80年代。這種數據的挖掘從不同的角度理解，有不同的含義，而其實最主要的意思是把海量綜合性的數據通過挖掘出最有用、最有效的模式和知識的一個過程，并通過這種數據的挖掘來對未知的潛在的內容進行提取。因此從廣義上來將，這種數據挖掘的定義是一個從不完整的、不明確的、大量的并且包含噪聲，具有很大隨機性的實際應用數據中，提取出隱含其中、事先未被人們獲知、卻潛在有用的知識或模式的過程。這個過程事實上也即是數據挖掘的最根本目的，對復雜而混亂的信息進行分析和處理，并提取最有用的知識和信息給決策者。另一方面，從技術角度而言，數據挖掘的實現是借助一整套全面的數據計算，實現對海量數據信息的提取過程，并使得這部分被提取出來的信息是對人們在概念、模式以及規律等方面是最有價值的。它的這種技術操作主要是對歷史數據信息的分析，并把隱藏在潛在中的數據和關系分析挖掘出來，從而提供給人們對未來可能發生的結果起到協助分析研究的作用。
2通過神經網絡技術建立數據模型
神經網絡技術的實現，是通過這種技術來對人的大腦所具有的結構和功能進行模擬化，并達到具有模式識別的計算模型，其組成部分包括了隱層節點、輸入節點以及輸出節點三個部分。而關于隱層的部分，組成可是一層或多層的形式，一個神經網絡的組成包括了非常多的成層排列的節點，數字信息的傳輸就依靠這些節點的存在。輸入信號，最有特點的神經網絡是采用一個輸入層和輸入層以及位于中層的很多節點而組成起來的，并每個節點把輸入的信息作非線性處理后，然后把輸出的數字化結構傳送到另外的節點，從而反復循環下去，就通過多個節點的作用函數之間的共同功能的發揮來得到最終的結果。
3數據挖掘與神經網絡技術的電力工程造價中的應用
3.1對歷史數據的搜集和整理
對數據和資料的搜集工作，主要有電力系統的內部資料內容，以及在互聯網技術的幫助下所搜尋獲取到的數據資料，而且包括在持續一周左右的時間被研究用電地區的電力負荷所使用的歷史數據信息，并對所進行搜集的該地區的時間天氣情況、氣溫高低、濕度大小以及是否是工作日的信息內容。然后將這些搜集到的信息資料進行匯總整合，然后篩選出預測所要求的數據和信息內容。在這個過程中，需要注意的是，篩選數據要選擇與當前時間最接近，而且具有較安全和可靠的數據來源，只有這樣才能從根本上確保電力負荷預測的質量，才能達到電力負荷預測要求的準確度，從而使得所建立的負荷預測模型的使用更加合理，才能真正表現出電力負荷數據的有效規律。
3.2對歷史電力負荷數據的預處理
在大多數情況下，負荷預測所得到的結果在質量上與所選用資料和數學的質量相比較，并沒有絕對的優勢，因此如果所搜集的數據要進行負荷預測模型的這部分數據則要通過預處理的過程才能確保數據的質量。而這種預處理除了通過比較老式的人工審核的辦法以外，還可以通過數據的挖掘來提高對數據處理的工作效率和質量，并對數據中存在的異常值進行及時的發現和處理修改，這也是一種為工作人員在出現部分數據的疏漏時進行填補的作用。
3.3建立負荷預測模型來進行負荷數據的預測
為了有效而準確的測出負荷數據，可通過建立負荷預測的模型，這種模型的種類較為多，包括人工神經網絡模型、專家系統模型等，但到底使用哪種模型來對數據進行預測才能達到預期的預測效果和質量，還需要通過慎重選擇才能實現。
3.4對預測結果的誤差分析
一個短期的電力負荷預測模型如果已經建立完成，那么要判斷其預期的效果是否有效和準確，那么就要對這種預測模型的預測結果進行誤差分析即可。這種誤差的分析是因為預測模型的輸出結果相似于預測日的負荷值，因此利用這種與真實數據之間的差值進行誤差的大小確立起預測結果是否準確有效。另外一方面，不僅如此，還可以在這種誤差分析的作用下，來對預測工作和預測的方法積累更多的實用性的經驗。尤其是在我國電力改革在快速發展的狀態下，電網的運作方式已經開始從各個方面包括規劃、建設、規模以及范圍都發生了改變，所以要求電網建設要具備更加規范化和科學合理化的標準進行更進一步的發展和完善，并在當前科學技術的支持作用下，引入科學的管理理念、先進的數據分析方法以及信息化技術，在技術的不斷推動應用下，讓人們對相關數據信息的獲取量更多。所以，在預測數據方面的技術還需要不斷得到更加深入的發展，才能為我國的電力建設提供更加有力的幫助。
3.5數據挖掘與神經網絡技術的電力造價應用總結
在電力造價的應用過程中，其數據挖掘和神經應用的技術應用實現了對電力數據結果、運行速度之間的關聯性，并對我國的電力建設發揮著重要的積極意義。而通過數據挖掘和神經網絡技術的造價預測模型的建立，得出了更加多元化的輸入和輸出，這反映除了在電力工程造價過程中的多元非線性映射問題，所以通過模糊的神經網絡來實現對電力工程造價的核心計算辦法。在神經網絡的技術應用下，實現了數據信息的搜集和篩選，但實質上這個神經網絡的推理篩選過程還有一定的無法確切的解釋。而模糊系統則通過邏輯推理和專業領域的知識讓技術的應用更加具有一種指向性。基于神經網絡的模糊系統能夠綜合兩者的優點，有效的通過這種數據挖掘和神經網絡技術的應用，提高了互聯網技術應用的容錯性和泛化能力，并提高了模型建立的有效性。
4結束語
綜上所述，在我國的電力工程造價預測和改革發展的過程中，數據挖掘以及神經網絡技術在其中起到了不可替代的關鍵性作用，并為了電力建設的發展帶來了非常實用性的價值。通過數據挖掘技術來對大量的綜合信息數據進行預處理和篩選，來達到數據信息所能起到的最大的作用，并在神經網絡技術對所創建的專業模型的應用，讓人工預測和審查的被動性得到了解決，并提高了電力工程造價過程中人為因素的消極影響，而更好的保障了信息結果的有效性。
作者：劉勇華 單位：廣東匯盈電力工程有限公司
參考文獻
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