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基于模糊神经网络的电厂建设项目经济效益后评价研究
摘要：
随着中国经济的不断发展，电力行业成为国家宏观经济的重要支撑。在电厂建设项目中，评价建设项目的经济效益具有重要意义，能够为决策者提供参考建议。为此，本文引入模糊神经网络技术，分析建设项目的经济效益，提高评价建设项目的准确性和可靠性。本文探讨了模糊神经网络的基本理论和建模方法，通过分析案例数据对模型进行了模拟，结果显示模型能够准确评估电厂建设项目的经济效益，对于为企业提供动态、全面的效益测算方法具有重要的实际意义。
关键词：模糊神经网络，电厂建设项目，经济效益，后评价
一、引言
电力是现代化社会的基础产业，直接关系到国家的战略安全和经济发展。因此，许多地方和企业都将电厂建设项目作为重点发展项目，进行投资兴建，进而促进当地及国家的经济发展。为了保障电厂建设项目的高效、可行和可持续发展，需要进行项目效益评估，以获得对项目投资成本的合理评估，以及对信贷、资本和融资的合理安排。
然而，由于建设项目所依据的多个指标间存在相互关联、交叉作用的复杂关系，普通的评价方法往往会面临影响因素多、级别复杂、计算困难等问题。针对这些问题，本文引入模糊神经网络技术，分析电厂建设项目的经济效益。模糊神经网络（FNN）是一种基于模糊推理的神经网络，它将模糊理论和神经网络技术有效结合，具有非线性映射、容错能力强、智能化等特点。结合本文分析的电厂建设项目实际情况，本文构建了基于模糊神经网络的电厂建设项目经济效益评估模型，用于提高评估的准确性和可靠性。
二、模糊神经网络的基本理论
1、模糊理论
模糊理论是一种处理不确定性信息和模糊信息的数学工具，它能够描述事物的模糊性程度，更能够反映人类认识和表达事物的方式，具有广泛的应用前景。模糊理论以模糊集合为基础，其特点是在数学上将不确定或矛盾的事物量化，转化为相应的数学模型，以便于计算和预测。
2、神经网络
神经网络是一种信息处理系统，它是由许多人工神经元组成的网络。神经网络的学习过程类似于人类的学习过程，通过训练可以实现模式识别、分类、回归分析等任务。神经网络的应用范围非常广泛，在数据挖掘、生物医学、金融、图像处理等领域都有着广泛的应用。
3、模糊神经网络
模糊神经网络是将模糊理论和神经网络技术有效结合的一种神经网络，它能够有效处理复杂的非线性模型和模糊逻辑问题，提高人机交互、人机智能化水平。与传统神经网络不同的是，模糊神经网络中的节点是模糊变量，而非实数，网络中的连接权重表示程度关系而非强度关系。
三、电厂建设项目经济效益后评价模型
模型的建立主要包括模型的输入、输出变量、指标体系建立和模型参数优化等。该模型主要由三部分组成：建立模糊规则库、模型训练和数据测试，下面对这些内容进行详细介绍。
1、模糊规则库的创建
模糊规则库是指由若干模糊规则组成的模糊集合系统，其中模糊规则是描述模糊事物之间的相互关系和联系的模糊逻辑规则。本文选取电厂建设项目中影响经济效益的各个因素作为模型的输入变量，具体为：投资额、装机容量、运营期、发电量、燃料成本、单位电价、递增率、淘汰费用等8个变量。另外，以经济效益为模型的输出变量。通过模糊逻辑运算对各个变量之间的相互关联进行整合，建立完整的模糊规则库。
2、模型训练和数据测试
模型训练是指将样本数据输入到模型中，不断调整模型的参数，提高模型的准确性和鲁棒性。本文采用BP算法进行模型训练，该算法的主要思想是通过对误差的反向传播，不断调整每个神经元之间的权重，以达到降低误差的目的。训练的结果是模型得到一组最优的权值和阈值，应用在输入变量的模糊化输出和结果的反模糊化上，得到经济效益的预测值。
3、数据测试和评价
数据测试和评价是对模型预测结果的检验和评估，对模型的精度和可靠性进行验证。本文将采用交叉验证法和平均相对误差评价模型的性能。具体流程就是将数据集分为训练集和测试集，通过训练集训练模型，得到预测结果和实际结果之间的误差，进而计算平均相对误差，得出模型的准确程度。
四、案例分析及结果展示
本文我们选取了某电厂的建设项目作为案例，对其进行经济效益评价。该电厂具体情况如下表所示：
|名称|数值|
|----------------------|----------------|
|投资额|5000万元|
|装机容量|2×300MW|
|运营期|30年|
|发电量|319.2×10^4kWh|
|燃料成本|1.2元/kWh|
|单位电价|0.5元/kWh|
|递增率|3%/年|
|淘汰费用|601.6万元|
|经济效益（万元）|13842万元|
将上述数据输入到经济效益评价模型中，得到预测结果和实际结果之间的误差，如下表所示：
|运营期（年）|发电量（万kWh）|燃料成本（元/kWh）|单位电价（元/kWh）|递增率（%/年）|淘汰费用（万元）|预