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摘要
针对电力工程项目智能化监理管控问题，提出了一种基于FCM-IFA-SVM算法的电力工程数据处理与风险识别模型。该模型利用FCM算法对环境风险、技术风险、经济风险与管理风险等指标数据进行聚类分析，并采用IFA算法优化了SVM模型的惩罚系数及核函数参数。将聚类后的数据集输入至已完成参数优化的SVM模型中，进而得到电力工程项目风险等级的评估结果。通过对某电力工程数据集的仿真测试结果表明，所提算法在风险识别方面具有更高的准确率。同时相比于SVM和FCM-SVM算法，其平均准确率分别提升了7.1%及2.9%，说明所提算法能更准确地识别并评估电力工程项目风险等级。
