基于深度强化学习的电力基建进度预测研究  

作　　者：彭程 

机构地区：[1]国网江西省电力有限公司赣州供电分公司,江西赣州341000

出　　处：《中国新技术新产品》2024年第15期93-95,共3页New Technology & New Products of China

摘　　要：本文介绍了深度强化学习在电力基建项目进度预测中的应用。通过算法概述,深入探讨了强化学习和深度学习的原理,并阐述了将策略梯度算法与电力基建项目管理相结合的方法。结果分析展示了模型在RMSE随迭代变化、真实值和预测值对比、MES的分布以及预测进度与时间进度对比等方面。深度强化学习技术在电力基建项目管理中表现出良好的预测准确性和实用性,为决策制定提供了有力支持。

关 键 词：深度学习 强化学习 电力基建项目 进度预测管理 

分 类 号：TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术]