湖北土石山區輸變電工程臨時占地范圍擾動控制預測模型對比

摘 要：【目的】隨著電力系統的發展和輸變電工程建設的不斷推進，臨時占地已經成為電力工程建設的重要環節。本文以湖北土石山區輸變電工程臨時占地范圍為研究對象，以綠色策劃為出發點，結合人工神經網絡，構建可以自動規劃臨時占地面積的模型，以期高效地確定輸變電工程建設的臨時占地面積?！痉椒ā渴紫?，對臨時占地的概念和規劃原則進行介紹，分析當前臨時占地規劃存在的問題和難點，探討遙感與深度學習技術預測模型在臨時占地規劃領域中的應用及優勢。其次，收集220 kV及以上等級的輸變電工程資料，梳理分析影響臨時占地面積的組成因素及特征，對臨時占地的影響因素進行綜合統計和分類，形成完善的220 kV及以上等級的輸變電工程臨時占地影響因子集。最后，通過對各個影響因子進行綜合評估，建立線性回歸模型、多項式回歸模型、支持向量機（SVM）模型、BP神經網絡模型這四種不同的臨時占地預測模型，并對模型的訓練情況進行評估。【結果】在臨時占地范圍控制輔助決策的實際應用中，BP神經網絡模型在精準度和實際應用方面表現出色，該模型能處理復雜的非線性數據，并具有較強的擬合能力，適用于對臨時占地范圍進行準確預測?！窘Y論】BP神經網絡模型能有效地提高臨時占地規劃的準確性和效率，有助于臨時占地面積的精確預測并提高計算效率，為輸變電工程項目提供更可靠的支持，具有一定的實際應用價值。

關鍵詞：湖北土石山區；輸變電工程；臨時占地；擾動控制預測模型

中圖分類號：X703.5" " "文獻標志碼：A" " "文章編號：1003-5168（2025）05-0009-10

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2025.05.002

Comparison of Prediction Model of Disturbance Control for Temporary Land Occupation Area for Hubei Province's Earth and Rock Mountainous Areas Power Transmission and Transformation Project

LIU Ping1 SHI Jianbo2 ZHAN Haige3

（1.State Grid Hubei Electric Power Co.， Ltd.，Wuhan 430075，China; 2.State Grid Hubei Electric Power

Research Institute Co.， Ltd.，Wuhan 430075，China; 3.Hubei Fangyuan Dongli Electric Power Science amp;

Research Limited Company，Wuhan 430060， China）

Abstract：[Purposes] With the development of the power system and the continuous advancement of power transmission and transformation engineering construction， temporary land occupation has become an important link in power engineering construction. This article takes the temporary land area of the power transmission and transformation project in Hubei province as the research object， takes the green planning as the starting point and combines artificial neural network technology to explore how to construct a model that can automatically plan temporary land occupation，so as efficiently determine the temporary area of power transmission and transformation project construction.[Methods] Firstly， the concept and planning principles of temporary land occupation were introduced， and then the problems and difficulties in current temporary land occupation planning were analyzed，and the application and advantages of artificial neural networks in the field of planning were explored. Then， this paper collected the data of power transmission and transformation projects of 220 kV and above in Hubei Province， the constituent factors and characteristics of the temporary occupation land were analyzed， and the factors affecting the temporary occupation were comprehensively counted and classified， so as to form a perfect subset of the temporary occupation influence factors of power transmission and transformation projects of 220 kV and above in Hubei Province. Through the comprehensive evaluation of each influence factor，this paper established four different temporary land occupation prediction models， include linear regression model， polynomial regression model， support vector machine （SVM） model and BP neural network model，and evaluated the training of the model. [Findings] In the practical application of temporary land occupation range control auxiliary decision， BP neural network model has excellent performance in terms of accuracy and practical application potential. The model can handle complex nonlinear data and has strong fitting ability， which is suitable for accurate prediction of temporary footprint range.[Conclusions] BP neural network model can effectively improve the accuracy and efficiency of temporary land occupation planning，which contributes to the accurate prediction of temporary footprint and improves the calculation efficiency， provides more reliable support for power transmission and transformation projects， and has certain practical application value.

Keywords：earth and rock mountainous areas in Hubei Province; power transmission and transformation project; temporary land occupation; disturbance control prediction model

0 引言

在電網建設中，輸變電工程是不可或缺的一環，對經濟發展和社會生活起著至關重要的作用［1］。然而，在輸變電工程的建設和運營過程中，難免會產生噪聲、水資源污染、大氣污染、水土流失等環境問題［2］。

輸變電工程所使用的占地可劃分為永久占地和臨時占地。通常情況下，由于輸變電工程的分布比較分散，永久占地已無法滿足施工需求，因此需要臨時占用土地進行施工。然而，臨時占地相關方面的水土保持投資不足，監管也容易疏漏。并且一些水保方案中的措施在適宜性和有效性方面都存在問題，導致臨時占地范圍內的水土流失防治措施難以有效實施，從而引發許多水土流失問題［3］，對生態環境造成較大影響。不僅如此，臨時占地還會對生態系統結構、表層土壤物理性質、資源分布、物種多樣性和能量流動造成影響，進而破壞整個生態系統功能。例如，工程占地可能會破壞周邊森林、濕地等生態系統，導致區域生態系統的生產力下降，使水土保持和水源涵養等生態性能降低［4］；施工和設施建設會對土壤的物理性質造成改變，包括挖掘、施工活動及人員和機器在土地上行走都會導致土壤表層結構發生改變，進而影響土壤的性質和特性［5］；輸變電工程建設還會對生物多樣性和動植物的生存環境造成嚴重威脅［6］。在輸變電工程建設過程中，整改場地、開挖基坑、修建道路等施工活動不可避免地產生地表擾動、破壞植被、加速水土流失等危害，而這些問題在散點狀塔基站場和放線狀施工便道上表現得尤為突出［7］。因此，優化臨時占地的水土流失防治措施配置和加強監管制度是完善生產建設項目水土流失防治體系的關鍵步驟［8］，盡量減小臨時占地在工程規劃和實施中的影響成為保護環境的重要手段。

綜上所述，為了避免輸變電工程對水土流失和生態環境造成的嚴重影響，迫切需要制訂出臨時占地面積預測方案。與永久占地相比，臨時占地面積受多種因素的影響，測算較為復雜，而傳統的計算方法效率較低，導致預測臨時占地面積成為一個重要的技術挑戰。

1 臨時占地面積測算現狀

1.1 傳統的臨時占地計算方法

傳統的臨時占地計算方法主要依賴人工測算，但輸變電工程通常地形跨越復雜、施工周期較長，而且很多地區交通不便，傳統方法存在一系列問題。首先，傳統方法效率低下，常常難以計算準確，并需要大量的人力和時間，難以做到全面的查驗和準確的劃定。其次，傳統方法的數據獲取面臨許多挑戰，如計算數據的空間信息難以滿足需求、難以獲得最新數據等。因此，傳統方法很難全面、真實地動態計算出臨時占地面積。

隨著遙感技術的不斷進步，其已經成為最佳的臨時占地計算工具之一［9］。遙感技術具有獲取信息迅速、條件限制較少、獲取信息量豐富、覆蓋范圍廣等優勢，能夠彌補傳統臨時占地計算方法的不足。目前，無人機遙感攝影技術已經成為臨時占地面積測算的主要工具之一。無人機具有高效率、低成本、數據精確、操作靈活等優勢，可以獲取高清立體影像數據，解決了傳統人工測量受天氣等外界因素干擾的問題，提高臨時占地計算的全面性、準確性和效率。盡管遙感技術的進步已經解決了臨時占地計算的許多問題，但在實際操作過程中依然需要花費大量的人力與時間。與之相反的是，臨時占地面積的預測工具能在最大程度上減少對人力物力的消耗，并大幅度提高效率。

1.2 多源遙感數據與深度學習技術

深度學習技術在人工智能領域蓬勃發展，極大地推動了語音識別、視覺對象識別、目標檢測等領域的進步［10］。尤其是在圖像處理領域，深度學習技術與遙感影像的相互融合已廣泛應用于目標檢測、土地利用與土地覆蓋分類、場景識別等多個關鍵領域［11-12］。深度學習技術通過整合深度學習網絡提取的特征，在土地利用與土地覆蓋分類的任務中，顯著提高了對農田、灌木地、草地、不透水面、濕地等不同地面的識別精度［13］。相較于傳統的機器學習模型，深度學習的表現更為出色［14］。然而，盡管在這一領域取得了顯著進展，但目前的研究仍面臨一個明顯的瓶頸，即將多源遙感數據與深度學習技術融為一體，并應用于新增建設用地的自動檢測方面，尚未開展系統且全面的研究。

2 預測模型

2.1 線性回歸模型

線性回歸模型的擬合原理源自對已知數據線性關系的探索，通過擬合一條直線來預測未知數據。多元線性回歸進一步深化了這一概念，通過對多個自變量和因變量之間復雜關系進行線性擬合，確定多元線性回歸模型的參數，并將其回歸到原始的假設方程中，利用回歸方程準確預測因變量的變化趨勢。盡管線性回歸模型具有易理解和高速計算的優勢，但其適用性受到限制，僅適用于線性關系的數據，對非線性數據的表現不佳。當數據集中存在清晰的線性關系時，線性回歸模型能夠提供相對準確的預測結果。然而，實際情況中，數據集的復雜性和非線性關系普遍存在，導致線性回歸模型在許多情境下的表現不盡如人意。多元線性回歸模型原理如下：設因變量為y，自變量為[x1， x2，…， xn?1]，e是誤差項，均值為零［15］，共有m組觀察數據。則存在的線性關系見式（1）。

[y=β0+β1x1+β2x2+…+βn?1xn?1+ε]" " " （1）

在確定多元線性回歸模型后，采用最小二乘法估計未知參數。根據最小二乘法來確定觀測數據點與模型擬合線（或超平面）之間的殘差平方和最小化。

在一元線性回歸中，通過使用判斷系數R2來表示擬合度，具體見式（2）。

[SST=i=1nyi?y2SSR=i=1nyi?y2SSE=i=1nyi?yi2 ] （2）

式中：SST為總離差平方和；SSR為回歸平方和；SSE為殘差平方和。

三者的關系見式（3）。

[SST=SSR+SSE ]" " "（3）

判定系數R2的定義見式（4）。

[R2=1?SSESST" " ]" （4）

由此可知，判定系數R2越小，說明擬合程度越低；判定系數R2越接近于1，說明擬合程度越高。

2.2 多元多項式回歸模型

多元多項式回歸模型是線性回歸模型的擴展，是研究一個因變量與多個自變量間多項式的回歸分析方法。在實際情況中，自變量與因變量的關系不完全是線性的，多項式回歸問題可以通過變量轉換為多元線性回歸問題來解決，其結構見式（5）。

[yi=β0+β1x+β2x2+…+βnxn+ε] （5）

同樣，假設有p個樣本，則其矩陣形式見式（6）。

[y=Xβ+?] （6）

其中：[y=y1y2?yp]，[X=1x1x21…xn11x2x22…xn2?1?xp???x2p…xnp]，

[β=β0β1β2?βn]，[?=?0?1?2??p]。

令[x1=x]，[x2]=[x2]，…，[xn=xn]，則原方程改寫為[y=β0+β1x1+β2x2]+[β3x3+]…+[βnxn+ε]，后續使用有關線性回歸的方法。此時，[xn]為[x]的二次變換，線性回歸將[xn]當作一個變量來處理，多元多項式只是為了模型特征并沒有改變線性回歸擬合模型的方式。

2.3 支持向量機（SVM）模型

支持向量機理論（SVM）最早由統計學而來，是一種二元線性分類器。1992 年，由 BernhardE. Boser、Isabelle M. Guyon 和 Vapnik 提出了該方法，該函數的引入使得支持向量機理論可用于解決非線性分類問題［16］。支持向量機本質上為二分類器，當處理多分類問題時，則對其算法進行改進，支持向量機通過找到一個最優超平面來進行數據分類或回歸預測，對高維數據和非線性數據有較好的處理能力，但是對大規模數據集的訓練時間較長，對參數的選擇敏感［17］。

SVM學習的基本思路是找到一個能夠正確劃分訓練數據集，并使幾何間隔最大化地分離超平面。在線性可分的情況下，存在許多能夠將數據正確分開的超平面（即感知機），但是幾何間隔最大的超平面卻是唯一的。

在給定一個測試樣本后，發現決策邊界兩側的樣本點離決策邊界越遠，分類效果就越好。向量a1與向量a2稱為支持向量，SVM嘗試尋找一個最優決策邊界，使得距離兩個類別的最近樣本點最遠。在找到最優邊界后，支持向量到最優邊界向量的垂直距離與邊界點所在的支持向量到最優邊界向量的垂直距離相等，并記作d，見式（7）。

m[argin=2d ]" "（7）

支持向量機SVM用于分類上述樣本，要求最大化margin。當上述的樣本點能確定線性邊界時，則被稱為線性可分，此時的SVM模型可稱為Hard Margin SVM；當劃分的邊界為非線性，則為Soft Margin SVM，此時劃分的數據集多為線性不可分。由于margin=2d，則最大距離margin的搜索問題轉為搜索最大d值問題。與Hard Margin SVM相反的是Soft Margin SVM，在數據集線性不可分的情況下使用。Soft Margin SVM允許一些樣本點位于margin內部或者被錯誤分類，通過引入一個懲罰參數C來權衡margin的大小和誤分類的程度，從而實現對線性不可分數據的分類。Soft Margin SVM的優點是對噪聲數據具有一定的魯棒性，缺點是模型的選擇比較依賴于參數C的選擇，易受到參數選擇的影響。在實際應用中，為了找到最大的margin，問題可轉化為搜索最大間隔距離d。通過優化算法（如SMO算法）求解這個最優化問題，并找到最佳的超平面，從而實現對樣本的分類。

2.4 BP神經網絡模型

人工神經元（Artificial Neuron）是構成人工神經網絡的基本單元，其設計靈感來源于生物神經元的結構和功能［18］。人工神經元可以通過特定的排列和連接方式組成更復雜的網絡以實現各種輔助功能。這種網絡結構既可以模擬出線性模型，也可以模擬出線性回歸無法完成的非線性模型。神經網絡的訓練過程本質上是通過不斷迭代，將預測結果與實際結果的誤差反饋給網絡中的神經元，通過調整連接權重來提高預測準確率。這種訓練方法稱為誤差反向傳播算法（Error Back Propagation Training），簡稱為BP神經網絡［19］。

BP神經網絡是一種經過誤差逆傳播算法訓練的多層前饋網絡［20］。BP神經網絡具有存儲和學習大量輸入輸出數據的能力，不用描述變量之間的映射關系，直接利用輸入輸出數據進行建模。這使得BP神經網絡在處理非線性系統時具有很強的模擬能力。通過調整網絡中的連接權值并利用誤差逆傳播算法來不斷優化網絡結構，BP神經網絡能夠對復雜的非線性系統進行有效的建模和預測。與傳統的線性模型相比，BP神經網絡能夠更好地處理非線性關系，對于復雜和不確定性較高的系統具有更好的適應性和泛化能力。此外，BP神經網絡還具有很強的自學習能力，能夠迅速找到未知數據集的最優解。

然而，BP神經網絡在數據量較小或特征較簡單的情況下容易出現過擬合現象。過擬合是指機器學習模型在訓練數據上表現過于優秀，但在未見過的數據上卻表現較差。造成過擬合的原因是網絡過于復雜，導致模型過度適應了訓練數據的噪聲或特定特征，使模型忽略了數據的真正規律。在實際應用中，需要謹慎選擇BP神經網絡模型的參數和結構，以免出現過擬合問題。BP神經網絡算法如圖1所示。

3 實例分析

湖北省地處中國中部地區，位于秦嶺——淮河線以南?，轄12個地級市、1個自治州、4個省直轄縣級行政區。湖北省地勢大致為東、西、北三面環山，中間低平，略呈向南敞開的不完整盆地。西北為秦

嶺東延部分武當山脈和大巴山的東段神農架、荊山、巫山組成的山地，最高峰神農頂海拔為3 106.2 m；西南為云貴高原的東北延伸部分山地，主要有大婁山和武陵山；東北為綿亙于豫、鄂、皖邊境的桐柏山—大別山脈山地，呈北西—南東走向；東南為蜿蜒于湘、鄂、贛邊境的幕阜山脈山地，略呈西南—東北走向。

湖北省承東啟西、連南接北的地理位置使其成為電力資源南北互濟的樞紐、“西電東送”的重要通道、全國聯網的中心。同時，湖北省因其地形地貌也是全國水土流失嚴重的省份之一，也因其地理位置成為生態環境保護的重點區域，對于保護生態環境、實現可持續發展具有重要意義［21］。由于湖北省三面環山，湖北省恩施土家族苗族自治州、十堰市、宜昌市、襄陽市、荊門市、隨州市、咸寧市、黃岡市、黃石市、神農架地區位于土石山區，地勢陡峭，土質松軟，是湖北省水土流失防治重點區域。湖北省地形示意如圖2所示。

本研究收集了湖北省220 kV及以上等級的輸變電工程資料，從工程的宏觀層面（包括施工場地地形分類、土地利用類型、工程性質）和工程具體施工層面對變電工程相關的臨時占地影響因子按照工程特點進行分區討論。同時，梳理并分析了影響臨時占地面積的組成因素及特征，根據不同的特征特點統計特征因子，對影響臨時占地因素進行綜合統計與分類，形成較為完善的湖北省220 kV及以上等級的輸變電工程臨時占地影響因子集。建立了地類（地形地貌、土地利用類型）、工程性質（電流類型、電壓類型、工程類型）、塔基區、跨越施工場地區、牽張場、施工道路、站外設施區、施工生產生活區等影響因子［22］。為了對各個影響因子進行綜合評估，建立了四種不同的臨時占地預測模型，并對模型的訓練情況進行評估。

訓練時從總的工程數目中隨機取出80%作為訓練數據，剩下的20%作為驗證樣本。每次只隨機一次，所有的模型均采用這一次分配的結果。臨時占地影響因子見表1。

在預測時，以均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、回歸決定系數（R2）、中位數絕對偏差（MAD）和平均絕對值誤差（MAE）作為評估指標，對預測結果進行綜合評估。指標的計算見式（8）至式（12）。

[MSE=1mi=1m（yi?yi）2 ]" " "（8）

[RMSE=1mi=1m（yi?yi）2 ]" " （9）

[R2=1?SSresidualSStotal ]" （10）

[MAD=yi?yin ]" （11）

[MAE=1mi=1myi?yi]" （12）

3.1 多元線性回歸預測

多元線性回歸預測評估數據見表2。這些指標在預測結果與實際值之間存在差異時會有相應的值，當預測值與實際值完全一致時，MSE、RMSE、MAD、MAE的值都為0，表明預測效果完美。此外，當預測值與實際值完全吻合時，R2等于1。因此，R2值越接近于1，說明預測效果就越好。多元線性回歸預測如圖3所示。由圖3可知，預測結果與實際案例結果符合程度較好，基本可以準確預測。但受到較為復雜的數據集影響，其MAD值和MAE值偏大，無法應用于較為復雜的系統，對實際應用有很大限制。此外，多元線性回歸模型在處理多重共線性或異常值等問題時也可能表現不佳，這些因素都會影響到模型的穩定性和準確性?？偟膩碚f，多元線性回歸在處理復雜數據集時，其表現受到較大限制。由于臨時占地影響因子較多，數據集中往往包含大量變量之間的非線性關系、多重共線性和異常值等問題，這些因素會使多元線性回歸模型的預測能力下降。此外，多元線性回歸模型對數據的要求較高，需要滿足一系列假設條件，如誤差項的獨立同分布、自變量之間不存在嚴重共線性等，而這些條件在實際數據中往往難以滿足。因此，多元線性回歸模型難以滿足實際臨時占地預測需要。

3.2 多元多項式回歸預測

多項式回歸模型選擇Polynomial Linear Regression Model，采用四次多項式。多元多項式回歸預測評估數據見表3。多元多項式回歸預測如圖4所示。由表3和圖4可知，預測結果與實際案例結果符合程度一般，其MSE與RMSE值均偏大，并且R2較小，整體預測水平較差。

3.3 支持向量機（SVM）預測

SVM預測模型的訓練采用線性核函數和多項式回歸模型。線性核函數適用于線性可分的數據集，可以在較簡單的情況下提供良好的預測結果；多項式回歸模型則更適用于處理具有一定非線性關系的數據集，能夠更好地擬合復雜的數據特征。支持向量機回歸預測評估數據見表4。支持向量機回歸預測如圖5所示。由表4和圖5可知，預測結果與實際案例結果的符合程度較好，基本可以準確預測。然而，模型在某些情況下存在一定的偏差，即MAE值較高，R2值較小，這可能是模型在處理復雜數據集時未能很好地捕捉數據間的非線性關系或者存在一些未考慮到的因素所導致的。此外，SVM預測模型的訓練時間較長，這給實際應用帶來了一定的不便，特別是在需要實時預測的場景下可能無法滿足需求。雖然SVM模型在一定條件下表現出了較好的預測效果，但在處理復雜數據集和實時預測方面仍存在一定的挑戰。

3.4 BP神經網絡預測

BP神經網絡處理復雜的非線性數據具有很強的擬合能力，但在數據量較小或特征較簡單的情況下可能會出現過擬合現象。綜合考慮模型擬合時長和驗證有效性等因素，本研究使用的BP神經網絡設置的模型迭代次數為1 000次，驗證百分比為20%，激活函數為ReLU。設置對比模型的模型深度、模型學習率，以驗證模型擬合能力和效果。不同學習率BP神經網絡回歸預測評估數據見表5。不同學習率BP神經網絡回歸預測如圖6所示。由表5和圖6可知，學習率越小，均方誤差（MSE）越接近0，將學習率設定為0.001時，數據均方誤差最接近0，擬合時長和擬合度均最佳。

當學習率設定為0.001時，不同模型深度BP神經網絡回歸預測評估數據見表6。不同模型深度BP神經網絡回歸預測如圖7所示。由表6和圖7可知，當模型深度為50時，MSE較小，R2值較大。

經過上述分析，本研究神經網絡回歸預測模型設置學習率設定為0.001、隱藏層為50。BP神經網絡回歸預測評估數據見表7。BP神經網絡預測如圖8所示。由表7和圖8可知，預測結果與實際案例結果相比符合程度很好，可以進行準確預測。

3.5 不同模型對比結果

通過多元線性回歸模型、四次多項式線性回歸模型、支持向量機（SVM）模型、BP神經網絡模型等多種工具進行輸變電工程臨時占地范圍模型預測擬合實際臨時占地范圍對比實驗，對比四種模型預測結果的均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、回歸決定系數（R2）、中位數絕對偏差（MAD）和平均絕對值誤差（MAE）評估指標，不同模型預測結果見表8。

由表8可知，BP神經網絡預測的均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對值誤差（MAE）、中位數絕對偏差（MAD）均是四種模型中最低的，這表明了BP神經網絡模型的預測值與臨時用地實際占地范圍之間的差異最小，模型的擬合效果最好。同時BP神經網絡預測的回歸決定系數（R2）在四種模型預測中最接近1，這也表明了四種模型中BP神經網絡預測模型的擬合效果最好，證明了其在擬合復雜數據上的優勢。另外，由于BP神經網絡的學習方式，通過不斷訓練，模型的準確度將逐漸提高，這意味著即使在面對更加復雜的數據集時，BP神經網絡也有望取得更好的預測效果。

綜上所述，BP神經網絡在占地預測方面展現了明顯的優勢，其強大的擬合能力使其能夠有效處理復雜的非線性數據，通過合理設置隱藏層、輸出層以及參數配置，BP神經網絡能夠在占地預測中取得較高的準確性。尤其是在數據量較大、特征較復雜的情況下，BP神經網絡能夠更好地適應并捕捉數據中的非線性關系，提供更可靠的預測結果。此外，BP神經網絡還具有自我學習和優化的能力，通過不斷訓練，模型的準確度可以逐步提高，進一步增強了其在占地預測中的應用價值。因此，BP神經網絡在占地預測領域具有廣闊的應用前景，有望為輸變電工程等領域提供高效、準確的占地預測方案。

4 結語

綜合而言，不同的數據預測方法各具優點和不足。在實際應用中，選擇合適的方法需要根據具體的問題和數據特點進行綜合評估。在臨時占地范圍控制輔助決策的實際應用中，通過多元線性回歸模型、四次多項式線性回歸模型、支持向量機（SVM）模型、BP神經網絡模型回歸等多種工具進行輸變電工程臨時占地范圍模型預測擬合實際臨時占地范圍對比實驗，最終選定BP神經網絡模型作為主要的預測工具。研究結果表明，BP神經網絡模型在精準度和實際應用方面表現出色，該模型能夠處理復雜的非線性數據，并具有較強的擬合能力，適用于對臨時占地范圍進行準確預測。通過持續的學習過程，BP神經網絡模型有望為輸變電工程提供高度準確的臨時占地面積預測，從而在項目規劃和實施中發揮重要作用。這一創新方法將有助于臨時占地面積的精確預測，為輸變電工程項目提供更可靠的支持。同時，該方法的成功應用還為其他領域的數據預測和決策提供有益的借鑒，促進相關領域的發展和進步。

參考文獻：

［1］姚琳， 于志勇， 祝曉峰. 輸變電工程施工臨時占地水土保持分析［J］. 水資源開發與管理， 2021（12）：68-72.

［2］朱克勤. 輸變電工程的環境影響評價與管理研究［D］. 天津：天津工業大學， 2019.

［3］陳忠霞. 輸變電工程系統性成本管理模式的構建與評價［D］.烏魯木齊：新疆大學， 2020.

［4］石垚， 王如松， 黃錦樓， 等. 中國陸地生態系統服務功能的時空變化分析［J］. 科學通報， 2012， 57（9）： 720-731.

［5］金秋含. 基于高分影像的鐵路建設臨時占地監測研究 ［D］. 蘭州：蘭州交通大學， 2019.

［6］黃志元， 劉寶華， 崔星怡， 等. 輸變電工程對土壤環境的影響及其防控［J］. 農業資源與環境學報， 2019， 36（5）： 561-569.

［7］蔡萱， 石劍波， 張瑩， 等. 湖北省輸變電工程水土流失特征研究［J］. 水電與新能源， 2019， 33（6）： 57-62.

［8］牛光輝， 陳紹宇， 譚曉， 等. 生產建設項目水土保持工程中土地復墾工程的界定［J］. 中國水土保持， 2012 （1）： 58-60.

［9］陳曉琳， 何清懷， 張體強， 等. 涉及自然保護區輸變電工程的全過程環境保護管理［J］. 四川環境， 2020， 39（1）： 159-163.

［10］張書豪， 董四清， 羅兆楠， 等. 北斗和遙感技術在特高壓交流輸變電工程地質災害預警中的應用研究［J］. 地理信息世界， 2016， 23（3）： 97-102.

［11］張澤瑞， 劉小平， 張鴻輝， 等. 基于深度學習與多源遙感數據的 新增建設用地自動檢測［J］. 中山大學學報（自然科學版）（中英文）， 2022， 61（2）：28-37.

［12］馮權瀧， 牛博文， 朱德海， 等. 土地利用/覆被深度學習遙感分類研究綜述［J］. 農業機械學報， 2022， 53（3）： 1-17.

［13］劉大偉， 韓玲， 韓曉勇. 基于深度學習的高分辨率遙感影像分類研究［J］. 光學學報， 2016，36（4）：306-314.

［14］李澤文， 鄒彬， 趙廷， 等. 基于偏最小二乘回歸的高精度同步時鐘［J］. 電力系統及其自動化學報， 2019， 31（1）： 1-6.

［15］卞穎. 基于深度學習的圖像檢索技術研究［D］. 成都：電子科技大學， 2017.

［16］林香亮， 袁瑞， 孫玉秋， 等. 支持向量機的基本理論和研究進展［J］. 長江大學學報（自科版）， 2018， 15（17）： 48-53.

［17］向昌盛. 基于支持向量機的時間序列組合預測模型［D］. 長沙： 湖南農業大學， 2011.

［18］趙姚陽， 濮勵杰， 胡曉添. BP 神經網絡在城市建成區面積預測中的應用：以江蘇省為例［J］. 長江流域資源與環境， 2006（1）： 14-18.

［19］劉英華. 基于主成分分析與 BP 神經網絡的網絡流量預測［J］. 激光雜志， 2015 ，36（6）： 151-153，157.

［20］孫志軍， 薛磊， 許陽明，等. 深度學習研究綜述［J］. 計算機應用研究， 2012， 29（8）： 2806-2810.

［21］王潔，付桂琴，武輝芹，等. 冀北電網災害事故的時空分布特征及風險評價［J］. 干旱氣象， 2018， 36（5）： 879-883.

［22］劉承佳，鄭樹海，李莉，等. 特高壓直流輸電線路工程建設過程中臨時占地范圍探討［J］. 中國水土保持， 2020（4）： 24-27.