基于CNN与格栅优化的输变电工程造价趋势预测研究

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输变电工程是电力基础设施建设的重要组成部分，造价预测的准确性对项目成本控制与预算管理至关重要。然而，传统的造价预测方法常依赖于人工经验与历史数据，难以全面考量各类复杂因素，导致预测结果存在较大不确定性[1]。随着人工智能技术的快速发展，研究者开始探索将机器学习算法应用于工程造价预测。其中，卷积神经网络（CNN）与格栅优化技术因其强大的特征提取与优化能力备受关注。（剩余3699字）

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