基于PSO-RBF神经网络的项目招标评标应用研究

被引:4
作者
汪学清
黄嘉林
胡德俊
机构
[1] 中国矿业大学(北京)力学与建筑工程学院
关键词
径向基神经网络; 粒子群算法; 评标系统; 项目招标;
D O I
10.13991/j.cnki.jem.2014.06.019
中图分类号
TU723.2 [投标];
学科分类号
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。
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