应用EN、PCA和RBF网络评价建设项目动态联盟的候选投标项目

摘要：

基于建设项目动态联盟候选投标项目评价的内涵分析,确定了候选投标项目评价的决定因素,构建了候选投标项目评价的指标体系.首先通过计算欧氏贴近度,剔除了贴近度较小的指标,然后采用主成分分析将众多指标进行综合,消除样本间的信息重叠,降低RBF网络的输入维数.针对候选投标项目评价系统的非线性特征,采用RBF网络高度非线性映射能力,对某建设项目动态联盟的候选投标项目进行了评价.评价结果表明EN、PCA与RBF网络相结合的方法比PCA与RBF网络相结合的方法及单纯的RBF网络方法具有较高的精确度和较好的拟合效果.整个数据处理过程用软件完成,成本低廉、运算速度快捷,能够克服数据处理流程的复杂性,具有较好的实用性.

关键词：候选投标项目评价、建设项目动态联盟、欧氏贴近度、主成分分析、RBF神经网络

所属期刊栏目：22

分类号：TP3;TP1

资助基金：国家自然科学基金项目70571038

在线出版日期：2016-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：121-128