基于GA+BP的工程报价风险金测算的模型研究
Research of Forecasting Engineering Pricing Risk Cost Based on GA+BP Model
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- DOI:
- 作者:
- 王坚
WANG Jian
- 作者单位:
- 中国石油工程建设（集团）公司,北京 100011
China Petroleum Engineering Construction Co., Beijing 100011, China
- 关键词:
- 人工神经网络;BP网络;GA算法;预测模型;风险金
Artificial Neural Network;BP Network;GA arithmetic;forecast model;risk cost
- 摘要:
- 人工神经网络是一门崭新的信息处理学科,在工程领域已有广泛应用。文章分析了人工神经网络BP模型在工程投标报价风险金预测中存在的问题,认为BP训练存在平坦区域,容易陷入局部极小而得不到全局最优解,在工程投标报价风险测算中,GA算法+BP模型与BP算法相比,无论在收敛速度上,还是在精度上都取得了很好的效果,预测值的精度足以满足工程要求。
Artificial Neural Network (ANN), as a new kind of intelligent information processing theory, has been widely applied in engineering. BP model of ANN has some shortcomings in forecasting project bidding pricing risk cost, i.e. there is a flat zone in BP model training and it is apt to get a local minimum other than a global optimal solution. GA arithmetic plus BP model is better than BP model concerning convergence speed and calculation precision. The forecast precision is sufficient for engineering demand.2009,1(1): 66-68 收稿日期：2008-5-14分类号：F284;F224作者简介：王坚（1975-）, 男, 浙江平阳人, 工程师, 清华大学建设管理系06 级在读硕士生, 研究方向为工程风险管理, 现负责开发风险管理评价系统。参考文献：
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