10.13991/j.cnki.jem.2014.06.019
基于PSO-RBF神经网络的项目招标评标应用研究
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。
径向基神经网络、粒子群算法、评标系统、项目招标
TU723.2(建筑施工)
煤炭联合基金项目A1605102.
2015-01-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
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