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2019
年
第
12
期
(
第
47
卷
)
黑
龙
江
水
利
科
技
HeilongjiangHydraulicScienceandTechnology
No122019
(TotalNo47)
文章编号
:1007-7596(2019)12-0098-04
BackPropagation
神经网络模型的水利工程投标决策研究
刘德清
(
锦州市利事务服务中心
,
辽宁 锦州
121015)
摘
要
:
对于水利工程投标决策及各因素间的非线性关系利用传统的决策方法无法实现有效
处理的问题
,
根据我国水利工程建筑市场的竞争情况和水电工程标准施工招投标文件的合同
通用条款
,
基于
BackPropagation
神经网络构建工程投标决策模型
,
然后以某承包商投标项目
为例
,
对
BP
模型计算精度和可靠性进行计算分析
。
结果显示
:
在解决水利工程非线性
、
高复杂
的投标决策问题时所建立的
BP
神经网络模型具有较好的准确性和科学性
,
可为工程承包商的
投标决策提供一定参考依据
。
关键词
:BP
网络
;
训练学习
;
工程投标
;
评价体系
中图分类号
:TU7232
文献标识码
:B
[
收稿日期
]2019-11-18
[
作者简介
]
刘德清
(1962-),
男
,
辽宁锦州人
,
高级工程师
,
研究方向为水利工程设计
、
水土保持
、
水资源
、
移民
、
监理等
。
0
引
言
广泛收集招标项目信息和建筑市场行情
,
承包
商确定适合本公司投标项目的过程即为项目投标决
策
[1]
。
若承包商不加选择的投标多个项目
,
则会引
起企业资源浪费和管理混乱
,
不利于承包商的持续
快速发展
。
另外
,
投标决策具有项目描述困难
、
数据
不易获取
、
影响因素多且数据量大等特征
[2]
。
在实
际应用过程中利用传统的项目决策与各因素间的复
杂作用关系
。
计算机
、
数学和神经生理科学等学科
的发展促进了人工神经网络技术的研究应用
,BP
神
经网络作为一种交叉边缘的新兴学科
,
因具有并行
性
、
抗故障性和学习能力较强等优点
,
在高复杂非线
性工程投标系统中具有较好的适用性
。BP
神经网
络具有良好的容错性与发展性
,
因此可考虑对投标
决策项目利用
BP
网络进行各参数值误差的逆向计
算
,
从而实现对网络输出结果的修正
,
充分考虑了各
参数间的作用关系
[3-10]
。
文章根据当前水利工程
建筑市场的竞争情况和水电工程标准施工招投标文
件的合同通用条款
,
在详细分析了
BP
网络误差传播
和计算流程的基础上建立了决策模型
。
1
水利工程投标决策模型
11
构建投标决策评价体系
在水利工程项目投标过程中影响承包商决策结
果的因素较多
,
主要有竞争对手条件
、
企业竞争能
力
、
工程条件和业主条件等
。
依据当前建筑市场的
竞争环境和水电工程招投标文件的合同通用条款
,
在详细分析水电工程风险因素的基础上
,
对项目决
策各影响因素采用
Delphi
专家法进行选取
,
从而构
建决策评价体系见表
1。
12
数据标准化处理
设
BP
网络训练样本中的某一元素为
i,Z
i,j
为第
j
项指标在第
i
个元素中的模糊数
,
且
Z
i,j
的隶属函
数服从模糊分布特征
,
则对于不同评价因子其模糊
数量纲不尽相同
,
无法直接用于神经网络的输入
,
为
消除不同评价因子之间的不可通透性需要先进行标
准化处理
。
假定
Z
j,W
、Z
j,B
分别为指标
j
的最劣值与
最优值
,
可分别采用下述公式对模糊数
Z
i,j
进行标准
化计算
:
若
Z
j,b
> Z
j,W
,
则 评 价 因 子的 标 准 化 计算 公
式为
:
—
89—
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