一种价格确定模型及其构建方法技术

本发明专利技术公开一种价格确定模型构建方法，包括如下步骤：S1、基于指标计算过程、实际运用场景因素进行影响因素选取，从生产成本、市场因素和政策因素三个方面分别提取影响设备材料定价的因素，分析价格形成机理；S2、数据收集与数据处理：收集影响因素数据以及实际价格数据，构建基于改进粒子群优化聚类模型的数据预处理模型，进行数据预处理，形成数据集合；S3、构建基于遗传算法优化的神经网络电力工程材料定价模型，并利用遗传算法优化BPNN的权值与阈值，对神经网络模型进行优化，进而获得用于确定输变电工程铁塔材料价格的模型，使得价格智能确定。智能确定。智能确定。

【技术实现步骤摘要】
一种价格确定模型及其构建方法


[0001]本专利技术具体涉及一种价格确定模型及其构建方法，具体应用在输变电工程铁塔材料价格确定，属于数据处理


技术介绍

[0002]面对社会经济的不断发展，日益复杂的外部建设环境，对电网基建工程管理提出了更大的挑战。在工程评审过程中，设备材料价格一般依次依据合同价格、市场信息价格、电网工程设备材料信息价计列；若出现一些新材料、新设备，缺乏必要的计价依据，一般需要参照近期工程同类设备中标价或市场询价计列，常常会导致计价与工程实际成本出现较大偏差的现象，影响公司资金优化配置及使用效率。在市场经济条件下，新设备、新材料价格除去受自身成本的影响以外，还要受到诸如区域经济发展水平、产业政策、行业垄断等因素的影响，因此，定价方式较为困难，传统定价方式更多依靠人工经验或者简单统计方式，定价科学性有待提升。

技术实现思路

[0003]为解决现有技术中存在的问题，本专利技术提供一种价格确定模型构建方法，从市场、宏观经济及政策等多方面探究设备材料价格影响因素，利用影响因素挖掘与分析技术对影响设备材料价格的因本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种价格确定模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、处理系统接收经过价格影响因素识别后得到的可影响输变电工程铁塔材料价格的影响因素；S2、收集与所述影响因素对应的影响因素数据以及输变电工程铁塔材料的实际价格数据，构建基于改进粒子群优化聚类模型的数据预处理模型找出并删除所述影响因素数据以及所述实际价格数据中的异常值与重复值，形成数据集合；S3、将所述数据集合中的数据输入至遗传算法中，并利用遗传算法优化BP神经网络模型的权值与阈值，得到用于确定输变电工程铁塔材料价格的价格确定模型。2.如权利要求1所述的一种价格确定模型构建方法，其特征在于，所述步骤S2中采用变量均值向量和方差
‑
协方差阵作为先验信息，构建马尔科夫链，通过抽样反复模拟该马尔科夫链，得到平稳的后验分布，产生缺失数据的估计，具体包括如下步骤：S21、接收连续的数据向量集Y
c
＝[Y1,Y2,....,Y
n
]，其中第i数据向量为Y(i)＝[y
i
(1),y
i
(2),.....,y
i
(D)]，i＝1,2,.....,N，其中，数据向量集中数据为步骤S1中的影响因素，Y
c
包括观测数据Y
wz
和缺失数据Y
qs
；S22、根据第i项数据设定高斯模型，其中，高斯模型的参数空间为θ，根据所述参数空间θ的估计值θ
g
，计算缺失数据发生概率p(Y
qs
丨Y
wz
，θ
g
)；S23、根据当前的完整数据与缺失数据发生概率，计算所述参数空间θ的发生概率以及对高斯模型的参数空间θ的估计值进行更新，直到得到的马尔科夫链收敛时，估计缺失数据，缺失数据的计算公式如式(Ⅰ)所示：其中，N
sample
为总样本数，N
Burn
‑
in
为缺失样本数，为缺失数据。S24、删除异常值与重复值，最终得到处理后的数据集合。3.如权利要求1所述的一种价格确定模型构建方法，其特征在于，所述方法还包括：对经过步骤S2处理后得到的数据集合中的数据进行相关性分析，基于双变量相关分析模型，分析影响因素和材料价格因变量的相关性有无与强弱关系，并根据强弱关系得到主要影响因素作为价格确定模型的输入对象。4.如权利要求3所述的一种价格确定模型构建方法，其特征在于，所述双变量相关分析模型采用Pearson简单相关系数或假设检验进行分析。5.如权利要求1所述的一种价格确定模型构建方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：柯晔，叶民权，林嘉伟，吴慧莹，欧文琦，曾聪，邹美华，朱雪梅，王莹，陈忱，刘金朋，冀凯琳，辛诚，刘雅琼，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司国网经济技术研究院有限公司华北电力大学，
类型：发明
国别省市：