BP神经网络的建筑工程投标价格是否低于成本的评判

将企业定额、市场价格信息体系相结合应用于建筑工程评标中,以评判投标价格是否低于成本,并分析了影响建筑成本的因素及评判方法的设计,探讨了企业定额、市场价格信息体系相结合在实际招投标过程中的应用。

招标是目前园林绿化工程建设单位选择施工队伍的主要方式方法。投标报价作为工程投标过程中的关键环节,其工作内容繁多、工作量大,而时间往往十分紧迫,面对激烈的竞争,投标单位欲增大获得成功的可能性,需讲求方法策略。

论工程投标价格的形成与价格控制——编制水工工程投标报价应以市场价值为导向,结合具体工程的要求与特点,进行工程成本预算,制定工程投标的计划,在水工工程的成本分析的基础上进行。本文分析了工程投标报价的编制基础和投标报价的策略,论述了水工工程投标报价的...

在整个工程施工过程中,我们都要对投标价格进行有效的控制。第一要依照企业不同的承包方式,根据市场竞争状况,自身的技术、经济实力自主报价;第二要实行有效控制,即工程投标价格要通过合同价格的形式固定下来。通过对设计、物资采购、施工管理实现对投标价格的有效控制。

通过分析已有的承发包价格预测方法,选取bp神经网络对承发包价格发展变化进行预测,并建立基于bp神经网络的建筑工程承发包价格预测模型,以西安市砖混结构住宅为例,证明了该模型具有很好的实用性和可操作性。

以招标文件业主对工程质量、价格与工期的需要,及其所要求的技术、管理、服务三大目标为主导,投标公司据此相应地以人才为本,创新技术、管理与企业文化,制定出技术上先进、经济上合理、社会上可行的三类方案,以分别实现业主要求的三大目标,从而保证中标。在估价过程中运用神经网络的方法,对最佳报价进行研究分析。

针对建筑工程的特点,提出了基于神经网络的建筑工程投标报价方法.采用动量法和学习自适应调整策略改进bp神经网络,建立建筑工程投标标价估计算数学模型,讨论了网络结构的设计、学习算法等问题.采用matlab计算软件,以淮南市某典型工程资料为例,验证了该模型的正确性及实用性.

基于神经网络方法的建筑工程投标估价研究——以招标文件业主对工程质量、价格与工期的需要，及其所要求的技术、管理、服务三大目标为主导，投标公司据此相应地以人才为本，创新技术、管理与企业文化，制定出技术上先进、经济上合理、社会上可行的三类方案，以分...

研究了基于贝叶斯正则化的bp神经网络在市政工程投标报价中的应用,建立了报价预测评估模型,并对该模型的结构体系和算法作了分析,通过工程实例验证了模型的可靠性,进而提高报价的准确性。

由于在招标投标过程中，投标价格低于成本的现象时有发生，因此，《招标投标法》规定，投标人不得以低于成本的报价价格竞标。本文通过对《招标投标法》中所提及的成本价格和低于成本价承包工程建设的危害的分析，给出了投标报价低于成本价是合理低价的判别。对正确执行《招标投标法》具有实践价值。

0专业论坛 投标价格低于成本的关注与思考 赵乐宁南京市建设工程造价管理处 改革开放以来，我国在工程建设领域推 行的招标投标承包制度方面取得了显著成 绩。同时也应该看到建筑市场引入竞争机制 以后，工程的价格之争显得尤为突出，特别 是在招标投标的过程中，投标价格低于成本 的现象时有发生。本文试想通过国家颁布实 施的<招标投标法》学习，结合当前工程造价 管理所面临的工作任务及其价格形成机制， 谈几点认识和体会．对投标价格低于成本所 造成的负面影响和应采取的积极对策提出 建议。 一 、问题的提出 《招标投标法》规定，投标人不得以低于 成本的报价竞标；要能够满足招标文件的实 质要求，并且经评审的投标价格最低；投标 价格低于成本的除外。这表明投标人不得以 低于成本的价格参与竞标，这是为了充分体 现公平竞争，对于规范招投标活动

建设项目的投标阶段,影响投标方案的因素多、受外界影响大,为此很难找出一种准确、便捷的方案比选手段。应用bp神经网络正反馈运算理论进行三种实例投标方案比选,得出最佳投标方案,阐述一种既便捷又精确的方法来进行投标方案比选。该方法不仅具有比选方案的基本功能,还具有风险预估的优势。

将神经网络技术应用于建筑投标价格指数预测,提出了两种神经网络的变量敏感性分析方法,并用提出的方法分析了投标价格指数所涉及变量的敏感性.

本文结合住宅房地产的价格理论和相关网站上的数据,科学地选取影响商品住宅价格的影响指标为人均gdp、人均可支配收入、人口数量、房地产开发投资额和商品住宅建筑面积,并以此建立hedonic商品住宅价格影响因素模型。依照bp神经网络预测的实现步骤,探索bp神经网络在预测海口市商品住宅价格的应用,得到2018年6月-2019年5月商品住宅价格预测值,对海口市商品住宅价格的研究具有一定的指导作用。

自1980年我国开始实施住宅制度改革以来,商品住宅价格的确定已成为我国住宅市场的核心问题,也是各级政府房地产业宏观管理与调控的指示灯,商品住宅价格的变化直接关系到广大消费者的切身利益,是社会关注的热点问题。因此,本文从市场价格的确定机制出发,寻求影响商品住宅价格的因素,并采用bp人工神经网络定量分析这些影响

市政工程投标价浅谈

基于bp神经网络模型,提出保证成本估算精度的神经网络分析方法;并收集20个住宅工程实例,其中4个作为检测实例。实验结果表明根据工程前期阶段的基本信息推算得到的成本精度,可以满足实际工程成本估算的需要。

投标报价是投标成败最为关键的工作环节,投标报价是在初步预算标价的基础上,综合各方面的因素后确定的最终投标价格。本文主要探讨公路工程投标中如何确定一个低而适度的合理报价,既能争取中标且中标后又能获得理想的经济效益。

文中对公路工程投标的常规报价方法和技巧作了系统分析,提出了以收益现值为评价指标,结合不平衡报价原理,对报价方案进行优化的方法。

基于bp神经网络的建筑工程造价快速预测——快速而可靠的估算工程造价直接影响着招投标决策的合理性。该文根据建筑工程概预算原理,提出以主要特征指标作为典型样本、将字符型转化为数值型特征指标的快速估价方法,在主要特征指标中增加造价指数;并以实例结合带有...

提出了基于bp神经网络的工程造价估测模型,以工程特征为参数,用历史数据,建立模型,并验证了bp神经网络模型在工程造价估测中的优良效果,结果显示,bp神经网络在这方面具有很好的应用前景

针对采用常用的投标决策方法未能有效地解决影响因素、影响因素与决策结果之间的复杂非线性关系问题,基于《水利水电工程标准施工招标文件》(2009年版)合同通用条款,结合我国当前水利工程建筑市场的竞争情况,构建了基于bp神经网络的水利工程投标决策模型,并将其应用于工程实例中。结果表明,该模型实用、可行,能有效应用于承包商的投标决策中。