近年來(lái)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速,在未來(lái)的一段時(shí)間內(nèi)建筑行業(yè)將是中國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)。然而,隨著我國(guó)招投標(biāo)管理制度的不斷發(fā)展完善以及建筑施工企業(yè)數(shù)量的不斷增加,我國(guó)的建筑市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)也日趨激烈。建筑施工企業(yè)要想獲取工程利潤(rùn)以使自已企業(yè)做大做強(qiáng),就必須采用科學(xué)合理的投標(biāo)策略。因此提高中標(biāo)率已然成為眾多建筑公司追求的目標(biāo)。為了能夠提高企業(yè)中標(biāo)率,前人已經(jīng)采取了很多方法對(duì)投標(biāo)報(bào)價(jià)預(yù)測(cè)進(jìn)行了深入地研究,其中博弈論和人工智能是研究此問(wèn)題的主流思想方法,但這些方法仍存在些許不足,如:對(duì)于投標(biāo)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度假設(shè)過(guò)于嚴(yán)苛、對(duì)數(shù)據(jù)的依賴性強(qiáng)等。正是由于存在著這些不足,使得所建立起的投標(biāo)報(bào)價(jià)決策分析模型的預(yù)測(cè)效果不太理想,導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果與現(xiàn)實(shí)問(wèn)題存在著很大的差距。因此本論文將投標(biāo)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度因子以函數(shù)形式引入決策模型,并借助BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)優(yōu)化參數(shù)設(shè)置區(qū)間,使得決策模型更適合于實(shí)際情況。本研究主要成果如下:(1)利用組合優(yōu)化的思想構(gòu)建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的報(bào)價(jià)博弈模型。首先通過(guò)分析篩選投標(biāo)限價(jià)影響因素建立因素矩陣,設(shè)計(jì)模型結(jié)構(gòu),將所收集到的數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練仿真得到BP網(wǎng)絡(luò)投標(biāo)最高限價(jià)預(yù)測(cè)模型;然后針對(duì)目前建筑招投標(biāo)市...

【文章頁(yè)數(shù)】：72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究綜述
        1.2.1 基于概率論的報(bào)價(jià)決策模型研究
        1.2.2 基于AHP報(bào)價(jià)決策模型研究
        1.2.3 基于人工智能的報(bào)價(jià)決策模型研究
        1.2.4 基于博弈論的報(bào)價(jià)決策模型研究
        1.2.5 文獻(xiàn)研究評(píng)述
    1.3 研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 研究方法
        1.3.3 技術(shù)路線
    1.4 本章小結(jié)
2 投標(biāo)報(bào)價(jià)理論研究
    2.1 建設(shè)工程招投標(biāo)
        2.1.1 招投標(biāo)的含義
        2.1.2 招投標(biāo)的招評(píng)標(biāo)方式
        2.1.3 投標(biāo)報(bào)價(jià)
    2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
        2.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法
    2.3 博弈論
        2.3.1 博弈論的基本思想
        2.3.2 納什均衡
        2.3.3 不完全信息靜態(tài)博弈
    2.4 報(bào)價(jià)決策模型的思路設(shè)計(jì)
    2.5 本章小結(jié)
3 基于BP的投標(biāo)最高限價(jià)預(yù)測(cè)模型
    3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用分析
    3.2 標(biāo)高金與標(biāo)高率的概念引入
    3.3 標(biāo)高率影響因素指標(biāo)體系
        3.3.1 指標(biāo)體系設(shè)立原則
        3.3.2 標(biāo)高率影響因素指標(biāo)初選
        3.3.3 標(biāo)高率影響因素分析
        3.3.4 影響因素?cái)?shù)據(jù)矩陣的建立
    3.4 基于BP網(wǎng)絡(luò)的投標(biāo)最高限價(jià)預(yù)測(cè)模型的建立
        3.4.1 訓(xùn)練樣本的說(shuō)明
        3.4.2 BP網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
        3.4.3 模型在MATLAB下的實(shí)現(xiàn)
        3.4.4 MATLAB平臺(tái)下BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練
    3.5 本章小結(jié)
4 基于博弈論的報(bào)價(jià)決策模型
    4.1 博弈論的應(yīng)用分析
    4.2 暗標(biāo)拍賣
    4.3 研究思路設(shè)計(jì)
    4.4 報(bào)價(jià)決策模型的構(gòu)建與求解
        4.4.1 模型的基本假設(shè)條件
        4.4.2 模型的基本參數(shù)
        4.4.3 模型的求解
        4.4.4 模型分析
    4.5 本章小結(jié)
5 實(shí)證分析
    5.1 案例背景
    5.2 基于BP的投標(biāo)方限價(jià)預(yù)測(cè)模型
        5.2.1 S項(xiàng)目數(shù)據(jù)的處理
        5.2.2 限價(jià)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)
    5.3 基于博弈論的報(bào)價(jià)決策模型
    5.4 研究成果分析
    5.5 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果



本文編號(hào)：3847012