针对建设工程投标报价中标高金的确定这一多因素决策问题,提出了粗糙集理论(RS)与自适应模糊神经网络(ANFIS)集成的标高金决策方法.首先利用自组神经织网络(SOM)对决策系统中的连续属性值离散化后,通过粗糙集理论约简属性,去除冗余信息,计算出标高金决策系统的约简;根据这一约简,经过减法聚类获得模糊推理规则数目,确定ANFIS的初始结构,最后应用ANFIS对文章中30个典型国际工程案例的标高金进行计算和预测.研究结果表明,与一般BP神经网络相比,该方法网络规模大大减小,网络结构透明,学习速度更快,而且保持了较高的预测精度.
针对目前投标报价的模型大多理论性较强,在实际操作中较困难的问题,本文构建了一个在实际中便于操作的投标报价决策模型。首先,根据复合标底招标的特点,建立一个基于复合标底招标下的投标报价评价指标;其次,在评价指标的约束下,运用线性规划的方法,建立一个投标报价的数学模型;最后,通过一个实例演算该方法在实际中的应用,并证明此模型是有效可行的。
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