基于PCABP神经网络的投标报价预测模型.pdf

2叭2中国工程管理论坛 Re仃ospect andProspects ofthe China ,申映华1,刘炳胜2,霍腾飞1,叶萍1 (,江苏南京211100;,天津300072) 摘要:在建筑工程行业的招投标报价竞争中,给出一个合理的投标报价是在竞标中获胜的关键,这取决于公司投标报价人员对标的成本的准确计算,还有综合考虑各种影响因素以及如何确定这些因素和最终报价之间的关系。首先用主成分分析法(PCA)对影响标高金的多种因素进行降维处理,减少模型输入变量的数目,再利用BP神经网络的自组织、自学习和非线性映射能力来找到大量数据中的内在联系和规律, 客观准确地预测出标高金,大大提高了投标报价的中标率。关键词:投标报价;标高金;影响因素;主成分分析;BP神经网络文献标识码:A 文章编号:1001—7348(2012)09一0189一05 O 引言近些年,我国正处于经济长期稳定快速发展的阶段,对建筑业的需求也大幅度上升,自加入WT0之后, 建筑业更是有着良好的发展前景。基本建设管理体制改革不断深化和完善,促使国内越来越多的建筑施工企业有条件也有能力跻身于国际工程承包的竞争行列,大大增加了建筑工程投标市场的竞争。各企业想要在激烈的竞争中谋求生存与发展,就要能够及时抓住有利时机,熟练地运用工程投标报价的有关技术和决策技巧,站在精英战略的高度上作出正确的投标策略,取得工程投标竞争的胜利。投标工作的核心内容就是要改善工程预算管理办法,在最短的时间内提出合理的工程报价。所以研究投标报价决策问题,是招投标决策中的核心问题。其意义在于不仅能提高我国建筑企业在国内外建筑工程招投标市场上的竞争力, 为企业和社会谋求更大的利益,更能提高投标报价决策效率。引导企业大量搜集竞争对手的资料信息,建立信息库,使我国的建筑行业逐步走向信息化,利用网络技术来发展建筑行业,提高投标报价决策的效率,降低成本。根据国际上普遍采用的《International Bid Preparation》一书对于投标报价的定义:p—c+b或p— c(1+叼),式中p为工程报价,c为成本估算价'b为标高金,T)为报高率。投标报价影响因素分析工程报价包括成本估算价和标高金两部分,各承包企业报价差异主要在于标高金的不同。然而影响投标报价中的报高率的因素众多,不同的专家学者给出的观点也不同。Ahmad&Minkarah(1987)L11在研究中指出标高金的影响因素有31个;0dusote&Fellows (1992)阻3的研究结果给出的影响因素有42个;Shash Abdul/hadi(1992)‘“、Shash(1993)[43年分别给出了 35个和55个影响因素;Dozzi&Abourizk(1996)采用效用函数作为确定标高金的工具时,列出了21个摄价影响因素;Chua(2001)把影响标高金的因素分成4 类口],即竞争的激烈程度、项目需求度、风险以及公司在投标中的地位。综合考虑上述文献的研究结果,给出投标报价的影响因素,主要包括环境因素、企业因素和项目因素,具体细分如图1所示。 2基于主成分BP神经网络的工程投标报价预测模型 :设有p个指标组成的