王國新，王藝霖，閻 艷

（北京理工大學(xué) 機(jī)械與車輛學(xué)院，北京100081）

科學(xué)、合理、客觀的科研項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)預(yù)算方法是提高科技經(jīng)費(fèi)使用效益的有效途徑.如何判定科研項(xiàng)目申報(bào)單位或個(gè)人經(jīng)費(fèi)預(yù)算編制的合理性一直是困擾科技管理部門的一大難題.

目前，常用的科研項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)預(yù)算方法包括參數(shù)估算法、工程估算法、經(jīng)驗(yàn)估算法和類比成本估算法等.參數(shù)估算法可以快速客觀地進(jìn)行經(jīng)費(fèi)估算，在歷史數(shù)據(jù)精確、完備的情況下，預(yù)測精度較高，但在模型選擇、模型適應(yīng)性、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性等方面要求很高［1-2］.工程估算法是根據(jù)工作分解結(jié)構(gòu)（WBS）將系統(tǒng)分解至不能再分為止，然后按每一作業(yè)的構(gòu)成要素估算成本，自下而上將估算的費(fèi)用累加，最終得到系統(tǒng)的總研制經(jīng)費(fèi)［3-4］.該方法各分系統(tǒng)分解得越細(xì)，估算結(jié)果也越精確，工作量就越大.專家判斷法是制定項(xiàng)目資源計(jì)劃時(shí)最常用的一種方法，通常是由成本管理專家根據(jù)以往類似項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)和對本項(xiàng)目的判斷進(jìn)行合理預(yù)測、制定項(xiàng)目資源計(jì)劃的辦法［5］.該方法是基于過去的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行估計(jì)，因此是一個(gè)過于主觀的方法［6］.類比成本估算法（ABE）的基本思想是：當(dāng)提供了一個(gè)新項(xiàng)目時(shí)，將它與檢索到的最相似的歷史項(xiàng)目類比，通過比較來預(yù)測新項(xiàng)目的成本［7］.但不同項(xiàng)目的研制經(jīng)費(fèi)比較是十分復(fù)雜的問題，往往不能通過個(gè)別型號研制經(jīng)費(fèi)的簡單對比得出結(jié)論.

針對傳統(tǒng)經(jīng)費(fèi)預(yù)算方法模型適應(yīng)度差、工作量大、過于主觀等不足，本文提出了基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的科研項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)預(yù)算方法.遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力可將需考慮的多種科研項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)影響因素的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，根據(jù)歷史經(jīng)費(fèi)數(shù)據(jù)通過訓(xùn)練建立影響因素與項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)之間的非線性關(guān)系，輸出一個(gè)經(jīng)非線性變換后較精確的科研項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)預(yù)測值.本方法利用遺傳算法優(yōu)化BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值，提高網(wǎng)絡(luò)收斂速度和預(yù)測精度，并利用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自組織、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)和其容錯(cuò)性等獨(dú)特的優(yōu)良性能，克服以上幾種估算方法的不足，更好地解決科研項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)預(yù)算這一多因素、非線性的問題.

1 經(jīng)費(fèi)影響因素分析與輸入設(shè)計(jì)

1.1 影響因素分析

科研項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)預(yù)算的核心是預(yù)算項(xiàng)目成本.項(xiàng)目成本包括設(shè)計(jì)費(fèi)、專用費(fèi)、材料費(fèi)、外協(xié)費(fèi)、燃料動(dòng)力費(fèi)、固定資產(chǎn)使用費(fèi)、工資及勞務(wù)費(fèi)、差旅費(fèi)、會(huì)議費(fèi)、事務(wù)費(fèi)、專家咨詢費(fèi)、管理費(fèi)、不可預(yù)見費(fèi)等.根據(jù)科研項(xiàng)目的特點(diǎn)和對歷史科研項(xiàng)目的統(tǒng)計(jì)分析，科研項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)主要取決于設(shè)計(jì)費(fèi)、直接成本費(fèi)（包括材料費(fèi)、外協(xié)費(fèi)、專用費(fèi)、試驗(yàn)費(fèi)以及固定資產(chǎn)使用費(fèi)）、管理費(fèi)以及工資及勞務(wù)費(fèi).其中，設(shè)計(jì)費(fèi)與突破的關(guān)鍵技術(shù)數(shù)、創(chuàng)新性、技術(shù)復(fù)雜性和參研人員數(shù)正相關(guān)；直接成本費(fèi)主要與項(xiàng)目性質(zhì)、成果數(shù)量及成果形式有關(guān)；管理費(fèi)由設(shè)計(jì)費(fèi)和直接成本費(fèi)決定；工資及勞務(wù)費(fèi)與研究周期和參研人員數(shù)正相關(guān).

綜合分析項(xiàng)目成本構(gòu)成，結(jié)合基礎(chǔ)科研項(xiàng)目類型性質(zhì)，科研項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)主要影響因素分類如圖1所示.

科研項(xiàng)目根據(jù)項(xiàng)目類型的不同，眾多影響因素對項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)的影響程度不同，與之相對應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各元素的權(quán)值也會(huì)有所不同.例如，對于創(chuàng)新類項(xiàng)目，項(xiàng)目的創(chuàng)新性對項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)的影響明顯高于工程類項(xiàng)目，而應(yīng)用開發(fā)類、工程化類項(xiàng)目的產(chǎn)成果系數(shù)高于其他類別.因此，在運(yùn)用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)預(yù)算方法研究時(shí)，應(yīng)先將項(xiàng)目按所屬類型進(jìn)行歸類，分為應(yīng)用開發(fā)類、工程化類、發(fā)明類、創(chuàng)新類、國際合作類.再對不同類型的項(xiàng)目分別構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行輸入、輸出處理，對遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，最終實(shí)現(xiàn)預(yù)算功能.

圖1 科研項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)主要影響因素Fig.1 Main influencing factors of project budget

圖2 經(jīng)費(fèi)預(yù)算模型Fig.2 Budget model

在以上分析的基礎(chǔ)上，最終確定將定量因素中的研究周期、參研人員數(shù)、關(guān)鍵技術(shù)數(shù)和產(chǎn)出成果系數(shù)以及定性因素中的項(xiàng)目創(chuàng)新性和技術(shù)復(fù)雜性共計(jì)6個(gè)指標(biāo)作為遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，將項(xiàng)目總經(jīng)費(fèi)作為輸出，建立基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)費(fèi)預(yù)算模型，利用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值，根據(jù)歷史經(jīng)費(fèi)數(shù)據(jù)通過訓(xùn)練建立影響因素與項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)之間的非線性關(guān)系，利用訓(xùn)練完成的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行新項(xiàng)目的經(jīng)費(fèi)預(yù)算.經(jīng)費(fèi)預(yù)算模型如圖2所示.

1.2 輸入指標(biāo)處理

原始樣本中各向量指標(biāo)不同而且數(shù)據(jù)級差別很大，為了計(jì)算方便及防止部分神經(jīng)元達(dá)到過飽和狀態(tài)，要對其進(jìn)行歸一化處理［8］.各指標(biāo)的處理方法如下.

1.2.1 定量影響因素指標(biāo)的歸一化處理

對于研究周期（T）、參研人員數(shù)（C）、關(guān)鍵技術(shù)數(shù)（K）、產(chǎn)出成果數(shù)量（O）等定量指標(biāo)按以下公式統(tǒng)一進(jìn)行歸一化處理：

式中：X′為輸入數(shù)據(jù)；X為T，C，K，O中的任意值；Xmax，Xmin分別為歷史數(shù)據(jù)中指標(biāo)的最大值、最小值.O=ki·Ni+kt·Nt+km·Nm+ks·Ns，式中：Ni，Nt，Nm，Ns分別為產(chǎn)出成果中的設(shè)備數(shù)量、原理樣機(jī)數(shù)量、材料樣品數(shù)量以及軟件數(shù)量；ki，kt，km，ks分別為對應(yīng)的加權(quán)系數(shù).考慮到對于不同類型的項(xiàng)目，各類產(chǎn)出成果所需要的人力物資成本構(gòu)成有所不同；政策、經(jīng)濟(jì)等因素會(huì)導(dǎo)致人力成本、物資成本的波動(dòng)，影響科研項(xiàng)目的成本構(gòu)成，因此，將ki，kt，km，ks設(shè)為可變系數(shù)，針對不同類型的預(yù)算問題結(jié)合歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)柔性設(shè)定加權(quán)系數(shù).

以工程類項(xiàng)目為例，設(shè)備成果在研制過程中需要花費(fèi)大量設(shè)計(jì)費(fèi)用等人力成本、大量原材料、輔助材料、燃料動(dòng)力費(fèi)用等物資成本、多次試驗(yàn)的費(fèi)用以及外購技術(shù)材料費(fèi)用等其他成本；原理樣機(jī)成果和材料樣品成果在研制過程中成本主要來自于設(shè)計(jì)費(fèi)用等人力成本、原材料成本和試驗(yàn)費(fèi)用；軟件成果的研制過程中成本主要來自于設(shè)計(jì)費(fèi)用等人力成本、計(jì)算機(jī)硬件等物資成本.結(jié)合歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，針對工程化類項(xiàng)目，設(shè)定ki=0.4，kt=0.3，km=0.2，ks=0.1.

1.2.2 定性影響因素指標(biāo)處理

對于定性影響因素指標(biāo)采用專家打分法確定綜合得分值.首先，根據(jù)科研項(xiàng)目創(chuàng)新性和技術(shù)復(fù)雜性的表現(xiàn)形式將其分解為二級評價(jià)指標(biāo)；其次，利用層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重；最后，通過專家打分確定二級評價(jià)指標(biāo)得分進(jìn)而計(jì)算綜合得分值.

對科研項(xiàng)目的創(chuàng)新性進(jìn)行評價(jià)，其目的是避免科研項(xiàng)目的低水平重復(fù)，保證科研項(xiàng)目的新穎性、先進(jìn)性和適用性.科研項(xiàng)目的創(chuàng)新性由項(xiàng)目研究內(nèi)容、項(xiàng)目關(guān)鍵技術(shù)等因素決定.

科研項(xiàng)目技術(shù)復(fù)雜性是影響項(xiàng)目難易程度的重要因素.對項(xiàng)目成本中的設(shè)計(jì)費(fèi)、材料費(fèi)、工資及勞務(wù)費(fèi)等都有直接或間接的影響.技術(shù)復(fù)雜程度主要表現(xiàn)在學(xué)術(shù)水平、技術(shù)水平、研究難度、涉及學(xué)科范圍等方面.

根據(jù)科研項(xiàng)目創(chuàng)新性和技術(shù)復(fù)雜性的表現(xiàn)形式，按照以下指標(biāo)對其進(jìn)行評價(jià)，具體指標(biāo)如表1.

對評價(jià)指標(biāo)采用層次分析法確立指標(biāo)權(quán)重，構(gòu)造評價(jià)指標(biāo)的兩兩對比矩陣，利用成對比較法和1～9比較尺度進(jìn)行數(shù)值的定量化比較，對各因素的相對重要性給出判斷，得出判斷矩陣.比率標(biāo)度見表2.由此，得到項(xiàng)目創(chuàng)新性和技術(shù)復(fù)雜性的評價(jià)矩陣如表3、表4所示.

表1 影響因素二級評價(jià)指標(biāo)Tab.1 The second level evaluation indexes of project innovativeness

表2 比率標(biāo)度Tab.2 Ratio scale

表3 項(xiàng)目創(chuàng)新性二級評價(jià)指標(biāo)比較矩陣Tab.3 Comparison matrices of project innovativeness the second level evaluation indexes

表4 技術(shù)復(fù)雜性二級評價(jià)指標(biāo)比較矩陣Tab.4 Comparison matrices of project complexity the second level evaluation indexes

表5 項(xiàng)目創(chuàng)新性的二級評價(jià)指標(biāo)權(quán)重Tab.5 Weight of project innovativeness the second level evaluation indexes

一致性檢驗(yàn)得到RCR=0.022 6＜0.1，所以技術(shù)復(fù)雜性的二級評價(jià)指標(biāo)權(quán)重如表6所示.

表6 技術(shù)復(fù)雜性的二級評價(jià)指標(biāo)權(quán)重Tab.6 Weight of project complexity the second level evaluation indexes

對于各評價(jià)指標(biāo)，由領(lǐng)域?qū)＜医o出0～1的打分值，按照式（2）、式（3）計(jì)算項(xiàng)目創(chuàng)新性和技術(shù)復(fù)雜性指標(biāo)的最終得分值.

式中：P為所有專家對項(xiàng)目創(chuàng)新性的綜合打分值；x為專家編號；y為指標(biāo)編號；n為參評專家的數(shù)量；ωy為第y個(gè)指標(biāo)的權(quán)重；Pxy為第x個(gè)專家對第y個(gè)項(xiàng)目創(chuàng)新性指標(biāo)的打分值；Q為所有專家對技術(shù)復(fù)雜性的綜合打分值；Qxy為第x個(gè)專家對第y個(gè)技術(shù)復(fù)雜性指標(biāo)的打分值.同樣，對經(jīng)過打分和平均的項(xiàng)目創(chuàng)新性和技術(shù)復(fù)雜性指標(biāo)按式（1）進(jìn)行歸一化處理.

綜上所述，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)費(fèi)智能預(yù)算模型輸入包含T′，C′，K′，O′、P′，Q′6項(xiàng)，分別表示當(dāng)前待估算項(xiàng)目研究周期、參研人員數(shù)、關(guān)鍵技術(shù)數(shù)、加權(quán)量化產(chǎn)出成果系數(shù)、項(xiàng)目創(chuàng)新性和技術(shù)復(fù)雜性的對應(yīng)指標(biāo).

2 基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)費(fèi)預(yù)算方法

2.1 基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)費(fèi)預(yù)算算法步驟

應(yīng)用基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的科研項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)預(yù)算包括訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)算兩部分.網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練以歷史科研項(xiàng)目影響因素?cái)?shù)值及經(jīng)費(fèi)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過訓(xùn)練確定網(wǎng)絡(luò)權(quán)值.應(yīng)用完成訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)算，輸入新項(xiàng)目的影響因素?cái)?shù)據(jù)，即可得到新項(xiàng)目的經(jīng)費(fèi)預(yù)算結(jié)果.

網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練以歷史科研項(xiàng)目影響因素?cái)?shù)值及經(jīng)費(fèi)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，訓(xùn)練算法由兩部分組成：信息的正向傳遞與誤差的反向傳播.在正向傳播過程中，經(jīng)費(fèi)影響因素從輸入層經(jīng)隱含層逐層計(jì)算傳向輸出層，每一層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元的狀態(tài).如果在輸出層沒有得到期望的輸出（即歷史項(xiàng)目總經(jīng)費(fèi)數(shù)據(jù)），則計(jì)算輸出層的誤差變化值；然后轉(zhuǎn)向反向傳播，通過網(wǎng)絡(luò)將誤差信號沿原來的連接通路反傳回來修改各層神經(jīng)元的權(quán)值直至達(dá)到期望目標(biāo).

At the end of the nineteenth century, the scene of arts changed in Europe.

運(yùn)用改進(jìn)BP算法進(jìn)行經(jīng)費(fèi)預(yù)算的運(yùn)算步驟如下.

（1）初始化.選定結(jié)構(gòu)合理的網(wǎng)絡(luò)，確定可調(diào)參數(shù)（權(quán)值和閾值）.

（2）給定輸入樣本矢量（經(jīng)費(fèi)影響因素）和目標(biāo)矢量（歷史項(xiàng)目總經(jīng)費(fèi)數(shù)據(jù)）.

（4）輸入新的樣本（新一周期的歷史科研項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)數(shù)據(jù)），直到誤差達(dá)到精度或循環(huán)次數(shù)要求，則網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)束，否則回到步驟（2）重復(fù)該過程.

（5）給定輸入數(shù)據(jù)矢量（科研項(xiàng)目影響因素?cái)?shù)值及經(jīng)費(fèi)數(shù)據(jù)），利用步驟（3）中的前向計(jì)算得到輸出數(shù)據(jù)矢量（新項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)預(yù)算結(jié)果）.

2.2 基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)

BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值調(diào)整采用的是基于梯度下降的方法，因而網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度對初始權(quán)值異常敏感，不同的初始權(quán)值會(huì)導(dǎo)致完全不同的結(jié)果.一旦取值不當(dāng)，就會(huì)引起網(wǎng)絡(luò)振蕩，導(dǎo)致訓(xùn)練時(shí)間長甚至不能收斂，同時(shí)又極易陷入局部極值而無法得到最好的權(quán)值分布，最終影響網(wǎng)絡(luò)的泛化能力.用遺傳算法進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值和閾值可以有效克服這些問題.

遺傳算法通過遺傳算子模擬遺傳過程中出現(xiàn)的復(fù)制、交叉和變異等現(xiàn)象，對種群個(gè)體逐代擇優(yōu)，從而最終獲得最優(yōu)個(gè)體.采用遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值分布進(jìn)行優(yōu)化，通過選擇、交叉和變異操作找到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)初始權(quán)值和閾值，將遺傳算法得到的最優(yōu)個(gè)體對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值進(jìn)行賦值，然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型進(jìn)行局部尋優(yōu)，從而得到具有全局最優(yōu)解的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值.

基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行經(jīng)費(fèi)預(yù)算的基本步驟如下.

（1）編碼.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的連續(xù)參數(shù)優(yōu)化問題，二進(jìn)制編碼在處理連續(xù)性問題上存在一定誤差.為了得到高精度權(quán)值和閾值，采用實(shí)數(shù)編碼方法，將網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值按如圖3所示的順序連接起來，形成一個(gè)實(shí)數(shù)向量，作為遺傳算法的一個(gè)染色體.

圖3 編碼方式Fig.3 Coding scheme

式中：fmax為種群最大適應(yīng)度值；f′為在要交叉的2個(gè)個(gè)體中較大的適應(yīng)度值，f-為種群平均適應(yīng)度值，k1，k2是在0和1之間取值的常數(shù)，k2較大.在此基礎(chǔ)上，交叉操作采用實(shí)數(shù)交叉法.設(shè)進(jìn)行交叉的2個(gè)父代個(gè)體為α1，α2，交叉后得到的子代個(gè)體為β1，β2，則交叉公式如下：

變異操作采用非一致變異法，第a個(gè)個(gè)體第b個(gè)基因的取值vb變異為v′b的公式如下：

（5）將經(jīng)過100代遺傳操作得到的最優(yōu)個(gè)體分解為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值和閾值，以此作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的初始權(quán)值和閾值，將遺傳算法改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于新項(xiàng)目的經(jīng)費(fèi)預(yù)算.

2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

（1）輸入層、輸出層設(shè)計(jì).BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)等于科研項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)的影響因素?cái)?shù)，輸出層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)取決于期望輸出結(jié)果.因此，確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為N0，對應(yīng)輸入分別為T′，C′，K′，O′，P′，Q′.輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)設(shè)為N1，對應(yīng)科研項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)為W.

（2）隱層結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì).在不限制隱含節(jié)點(diǎn)數(shù)的情況下，只含一個(gè)隱層的BP網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)任意非線性映射，故選擇包含一個(gè)隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)N2由經(jīng)驗(yàn)公式確定，式中，α取1至10之間的整數(shù).經(jīng)過多次試驗(yàn)，當(dāng)α取6時(shí)，模型預(yù)算精度較高，收斂速度較快.因此，取N2=9.因此，預(yù)算網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖4所示.

利用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行經(jīng)費(fèi)預(yù)算的步驟如圖5.

3 實(shí)例驗(yàn)證

應(yīng)用MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)了基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)費(fèi)預(yù)算算法和基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)費(fèi)預(yù)算算法，并采用300條歷史經(jīng)費(fèi)預(yù)算數(shù)據(jù)對2種算法的性能進(jìn)行測試.

圖4 經(jīng)費(fèi)預(yù)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)Fig.4 Structure of budget model

圖5 利用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行經(jīng)費(fèi)預(yù)算的步驟Fig.5 Flow chart of buget based on GA-BP network

試驗(yàn)將200條歷史項(xiàng)目的影響因素及經(jīng)費(fèi)信息作為訓(xùn)練樣本，將100條歷史項(xiàng)目信息作為預(yù)測樣本，利用改進(jìn)的遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化，經(jīng)過100代遺傳后，將得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)預(yù)算.歷史項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)數(shù)據(jù)如表7所示.遺傳過程中適應(yīng)度函數(shù)的變化曲線如圖6所示.

表7 歷史項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)數(shù)據(jù)Tab.7 Budget data of historical projects

圖6 適應(yīng)度函數(shù)曲線Fig.6 Curves of fitness function

將200條歷史項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)數(shù)據(jù)作為預(yù)測樣本，分別對訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測試，2種模型的預(yù)測結(jié)果與實(shí)際值的對比曲線如圖7所示.2種模型的預(yù)測誤差曲線如圖8所示.

圖7 真實(shí)值與預(yù)測值對比Fig.7 Comparison curves of the predicted results and actual values

基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)算的平均相對誤差為0.40%，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)算的平均相對誤差為18.45%.試驗(yàn)結(jié)果表明，基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)費(fèi)預(yù)算方法有效，預(yù)測精度高，并且結(jié)論直觀.

圖8 誤差曲線Fig.8 Error curves

4 結(jié)論

提出了一種基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的科研項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)預(yù)算方法，利用遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化，提高網(wǎng)絡(luò)收斂速度和預(yù)算精度.構(gòu)建了基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)費(fèi)預(yù)算模型，并基于MATLAB軟件對模型進(jìn)行了實(shí)現(xiàn).仿真試驗(yàn)表明，基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的科研項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)智能預(yù)算方法操作簡單、預(yù)算精度高，克服了傳統(tǒng)預(yù)算方法操作過于復(fù)雜、預(yù)測準(zhǔn)確度不理想以及對評估人員要求高等缺陷.從試驗(yàn)結(jié)果可以看出，利用MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)的預(yù)算模型達(dá)到了預(yù)期要求，可有效地進(jìn)行科研項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)預(yù)算.

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