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基于BP神经网络的投标报价博弈研究

发布时间:2023-09-16 18:57
  近年来中国经济发展迅速,在未来的一段时间内建筑行业将是中国国民经济的支柱产业。然而,随着我国招投标管理制度的不断发展完善以及建筑施工企业数量的不断增加,我国的建筑市场竞争也日趋激烈。建筑施工企业要想获取工程利润以使自已企业做大做强,就必须采用科学合理的投标策略。因此提高中标率已然成为众多建筑公司追求的目标。为了能够提高企业中标率,前人已经采取了很多方法对投标报价预测进行了深入地研究,其中博弈论和人工智能是研究此问题的主流思想方法,但这些方法仍存在些许不足,如:对于投标企业风险态度假设过于严苛、对数据的依赖性强等。正是由于存在着这些不足,使得所建立起的投标报价决策分析模型的预测效果不太理想,导致预测结果与现实问题存在着很大的差距。因此本论文将投标企业的风险态度因子以函数形式引入决策模型,并借助BP神经网络来优化参数设置区间,使得决策模型更适合于实际情况。本研究主要成果如下:(1)利用组合优化的思想构建了基于BP神经网络的报价博弈模型。首先通过分析筛选投标限价影响因素建立因素矩阵,设计模型结构,将所收集到的数据对预测模型进行训练仿真得到BP网络投标最高限价预测模型;然后针对目前建筑招投标市...

【文章页数】:72 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究综述
        1.2.1 基于概率论的报价决策模型研究
        1.2.2 基于AHP报价决策模型研究
        1.2.3 基于人工智能的报价决策模型研究
        1.2.4 基于博弈论的报价决策模型研究
        1.2.5 文献研究评述
    1.3 研究内容及技术路线
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 研究方法
        1.3.3 技术路线
    1.4 本章小结
2 投标报价理论研究
    2.1 建设工程招投标
        2.1.1 招投标的含义
        2.1.2 招投标的招评标方式
        2.1.3 投标报价
    2.2 BP神经网络
        2.2.1 BP神经网络的结构
        2.2.2 BP神经网络的学习算法
    2.3 博弈论
        2.3.1 博弈论的基本思想
        2.3.2 纳什均衡
        2.3.3 不完全信息静态博弈
    2.4 报价决策模型的思路设计
    2.5 本章小结
3 基于BP的投标最高限价预测模型
    3.1 BP神经网络的应用分析
    3.2 标高金与标高率的概念引入
    3.3 标高率影响因素指标体系
        3.3.1 指标体系设立原则
        3.3.2 标高率影响因素指标初选
        3.3.3 标高率影响因素分析
        3.3.4 影响因素数据矩阵的建立
    3.4 基于BP网络的投标最高限价预测模型的建立
        3.4.1 训练样本的说明
        3.4.2 BP网络模型结构设计
        3.4.3 模型在MATLAB下的实现
        3.4.4 MATLAB平台下BP神经网络模型的训练
    3.5 本章小结
4 基于博弈论的报价决策模型
    4.1 博弈论的应用分析
    4.2 暗标拍卖
    4.3 研究思路设计
    4.4 报价决策模型的构建与求解
        4.4.1 模型的基本假设条件
        4.4.2 模型的基本参数
        4.4.3 模型的求解
        4.4.4 模型分析
    4.5 本章小结
5 实证分析
    5.1 案例背景
    5.2 基于BP的投标方限价预测模型
        5.2.1 S项目数据的处理
        5.2.2 限价预测模型的预测
    5.3 基于博弈论的报价决策模型
    5.4 研究成果分析
    5.5 本章小结
6 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果



本文编号:3847012

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