摘要：本文分析研究影响抽水蓄能电站建筑工程投资的主要特征因素，构建基于神经网络算法的抽水蓄能电站建筑工程投资估算模型，并用工程实例对模型进行了测试和验证，经训练后的模型可以根据主要价格和主要设计特征参数预测抽水蓄能电站建筑工程投资。

关键词：神经网络算法；投资预测；抽水蓄能电站

Abstract：This paper analyzes and studies the main characteristic factors affecting the civil engineering investment of pumped storage power plant，constructs an investment estimation model of pumped storage power plant construction project based on neural network algorithm，tests and verifies the model with engineering examples. The trained model can predict the civil engineering investment of pumped storage power plant based on the main price and main design characteristic parameters.

Keywords：neural network algorithm；investment forecasting；pumped storage power plant

参考文献

[1] 国家能源局.水电工程投资估算编制规定[S].北京：中国电力出版社，2014.

[2] 可再生能源定额站.水电工程设计概算编制规定（2013年版）[S].北京：中国电力出版社，2014.

[3] 叶煜明，潘定才，李硕.基于价值共创视角的大中型抽水蓄能电站建设管理模式创新研究[J].建筑经济，2024（8）：71-78.

[4] 刘真，肖吉泽.基于BP神经网络的公路工程投资估算预测模型研究[J].建筑经济，2025（10）：48-52.

[5] 郑建民，杜尧.抽水蓄能电站投资管控研究[J].建筑经济，2025（S1）：68-70.

[6] 来世玉，王吉川.庆元抽水蓄能电站经济评价分析与研究[J].黑龙江水利科技，2024（10）：57-60.

建筑经济，2025（12）：90-98