基于PSO-RBF神经网络的项目招标评标应用研究

摘要：

根据我国目前在招标投标过程中评标方式存在的缺陷，运用组合优化思想，将经过粒子群算法优化过的径向基神经网络模型（PSO-RBF）运用到招标评标的实践中。该模型作为一种新型的评标方法，先是利用粒子群优化算法对单纯的径向基神经网络参数进行优化，进而训练和测试优化后的RBF神经网络。通过对比分析单纯的RBF神经网络和经过参数优化后的RBF神经网络模型，结果表明后者比前者在性能和效率上更加优越，在招标投标系统中更加合理、科学。最后指出了该模型还存在的缺陷有待进一步的研究。

关键词：径向基神经网络、粒子群算法、评标系统、项目招标

分类号：TU723.2(建筑施工)

资助基金：煤炭联合基金项目A1605102．

在线出版日期：2015-01-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：96-101