叢雙芝

(遼寧水利土木工程咨詢有限公司，遼寧 沈陽(yáng) 110000)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水利工程投標(biāo)決策中的應(yīng)用研究

叢雙芝

(遼寧水利土木工程咨詢有限公司，遼寧 沈陽(yáng) 110000)

隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，水利水電工程也不斷增多，但是在投標(biāo)決策期受多種因素影響。由于原有的投標(biāo)決策方法無(wú)法成功處理影響因素、影響因素與決策結(jié)構(gòu)之間的復(fù)雜線性關(guān)系，針對(duì)我國(guó)目前水利水電工程的競(jìng)爭(zhēng)現(xiàn)狀，以《水利水電工程標(biāo)準(zhǔn)施工招標(biāo)文件》規(guī)定為基礎(chǔ)，建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水利工程投標(biāo)決策模型，并在具體的工程實(shí)例中進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果顯示所建立的模型能夠很好的反應(yīng)真實(shí)的結(jié)果，對(duì)水利工程的投資具有參考意義。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；水利水電工程；投標(biāo)決策；評(píng)價(jià)指標(biāo)

0 引 言

投資方利用實(shí)地調(diào)研、網(wǎng)上調(diào)查等方式搜集相關(guān)信息，通過(guò)相關(guān)渠道分析評(píng)估，確定投資項(xiàng)目，這一過(guò)程稱為投標(biāo)決策[1]。合理的投標(biāo)決策是投資方選擇投資目標(biāo)的重要依據(jù)，如果投資方在多個(gè)目標(biāo)之間胡亂選擇將會(huì)導(dǎo)致投資的混亂，造成資源的浪費(fèi)，對(duì)投資方自身的建設(shè)也是非常有害的。投標(biāo)決策受多種因素的影響，在進(jìn)行分析的過(guò)程中，需要對(duì)大量因素進(jìn)行評(píng)估，決策結(jié)果具有描述難、提取難的特點(diǎn)。合理的投資決策會(huì)給整個(gè)工程帶來(lái)良好的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益[2]。這就要求對(duì)水利工程的建設(shè)期間進(jìn)行投資水準(zhǔn)的估算。原有的投標(biāo)決策方法無(wú)法成功解決投標(biāo)決策問(wèn)題。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠快速、合理的解決此類問(wèn)題，并在許多領(lǐng)域得以應(yīng)用[3]。但是卻很少有人將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型利用在水利工程投標(biāo)決策中。因此，文章從水電工程項(xiàng)目投資決策階段出發(fā)，建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水利工程投標(biāo)決策模型，進(jìn)行投資前段的預(yù)測(cè)工作，并且應(yīng)用在實(shí)際的工程中，對(duì)今后相關(guān)工程有一定的參考。

1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水利工程投標(biāo)決策模型

1.1 確定投標(biāo)決策評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

投資方在進(jìn)行投資的過(guò)程中，通常會(huì)考慮很多因素，主要包括：業(yè)主條件、工程概況、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手能力以及公司實(shí)力等因素[4]。依照目前我國(guó)在水利工程在建筑市場(chǎng)方面的能力，并根據(jù)《水利水電工程標(biāo)準(zhǔn)施工招標(biāo)文件》中對(duì)風(fēng)險(xiǎn)分析的規(guī)定，選取Delphi專家法評(píng)估選取投資方最適合投資的影響因素。經(jīng)過(guò)分析，總結(jié)了水利工程投標(biāo)的評(píng)價(jià)體如圖1所示。

圖1 水利工程投標(biāo)指標(biāo)評(píng)價(jià)體系

1.2 輸入數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理

假設(shè)i為檢測(cè)樣本數(shù)據(jù)中的一個(gè)值，并且j個(gè)數(shù)的代表值為Zi,j，假設(shè)這一數(shù)對(duì)應(yīng)的關(guān)系是通模糊函數(shù)，對(duì)于其中的各個(gè)代表值，具有不同的量綱，在運(yùn)用的過(guò)程中，需要對(duì)其進(jìn)行統(tǒng)一量綱處理。選擇第j個(gè)基本指標(biāo)的最優(yōu)值和最劣值，進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理[5]：

1)當(dāng)Zi,B>Zj,W時(shí)：

(1)

2)當(dāng)Zi,B

(2)

1.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計(jì)

1)輸入端和輸出端元素個(gè)數(shù)的選擇

在一般情況下，依據(jù)問(wèn)題的重要性及特征，確定輸入和輸出的單元維數(shù)，然后通過(guò)圖1列出的數(shù)據(jù)，將各個(gè)因素的代表值作為數(shù)據(jù)嵌入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中。在處理過(guò)程中，特別是連接節(jié)點(diǎn)的處理，需要統(tǒng)一量綱進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)處理，所以，輸入的元素個(gè)數(shù)為10個(gè)。輸出端要與評(píng)價(jià)結(jié)果相對(duì)應(yīng)。在此次分析中，我們選擇的評(píng)價(jià)對(duì)象只有一項(xiàng)，所以表示只有一個(gè)輸出結(jié)果[6]。

2)隱藏函數(shù)關(guān)系的單元數(shù)和層數(shù)的確定

在進(jìn)行處理的過(guò)程中，如果隱藏函數(shù)關(guān)系越多，則在進(jìn)行后邊處理的過(guò)程中，將會(huì)出現(xiàn)復(fù)雜的分析過(guò)程，并且將會(huì)產(chǎn)生更大的誤差，同樣，模型處理時(shí)間也會(huì)相應(yīng)的延長(zhǎng)。文章在進(jìn)行分析的過(guò)程中，建立了三級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在進(jìn)行分析過(guò)程中，通過(guò)公式(3)確定了隱藏層元素的多少。通過(guò)計(jì)算，確定隱藏層的個(gè)數(shù)為8個(gè)。

s1=(R+S2)0.5+a

(3)

式中：R為分析的輸入元素個(gè)數(shù)；S2為輸出的元素個(gè)數(shù)。

孝與廉相輔相成，我們要大力挖掘宣傳如岳飛母子的故事等這類彰顯官員“修身、齊家、治國(guó)、平天下”的“人格理想”和“孝廉文化”傳統(tǒng)的孝廉故事；毛主席不僅身體力行對(duì)父母盡孝，還教育子女要孝敬老人的事跡；鄧小平、卓琳夫婦贍養(yǎng)繼母夏伯根，待她如親母的故事；許世友將軍“活著為國(guó)盡忠，死后守著父母”的故事等。利用榜樣的影響力，讓干部帶頭傳播正能量，筑牢官員廉潔從政的文化意識(shí)，有利于樹立“不想腐”思想意識(shí)。

3)連接函數(shù)的建立

在原有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，主要有三種函數(shù)是使用頻率最高的，包括：對(duì)數(shù)S形函數(shù)，正切S形函數(shù)和線性函數(shù)。第一個(gè)函數(shù)的分析結(jié)果包括0和1兩個(gè)值，第二個(gè)函數(shù)的分析結(jié)果是-1和1兩個(gè)值。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理中，不同的連接函數(shù)將會(huì)得到不同的結(jié)果，如果采用簡(jiǎn)單的線性函數(shù)，將會(huì)得到任意的數(shù)量值。所以，對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析，連接函數(shù)可不可以微分化處理是特別關(guān)鍵的。文章在分析過(guò)程中，選擇了連接函數(shù)為Sigmoid函數(shù)，f1(ni)=1/(1+e-ni)，所以，在輸入端和隱藏層及輸出端與隱藏層采用如下函數(shù)：f1(ni)=1/(1+e-ni),i=1，2。

當(dāng)i=1時(shí)，表示輸入端和隱藏層之間的連接函數(shù)；

當(dāng)i=2時(shí)，表示輸出端和隱藏層之間的連接函數(shù)。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

1.4BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算過(guò)程

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析過(guò)程中，包括兩個(gè)過(guò)程：正向分析和反向分析。在正向分析時(shí)，通過(guò)輸入端輸入分析，然后經(jīng)過(guò)隱藏層分析，再傳向輸出層，層層處理，并且上一層的分析結(jié)果僅僅會(huì)影響下一層的結(jié)果。假如在輸出端沒有得到預(yù)想的結(jié)果，則需要反向旋轉(zhuǎn)，按照原來(lái)的連接線路返回，根據(jù)出現(xiàn)的誤差，調(diào)整偏差值。

具體的步驟如下所示：

1)初始化。初始化連接的權(quán)值和偏置值，隨機(jī)設(shè)置各層神經(jīng)元的權(quán)值W1i、W2i、Ti，其中i為樣本數(shù)。

2)利用傳輸路徑向前傳輸處理。

隱藏區(qū)域的輸出結(jié)果為：

(4)

輸出端的結(jié)果為：

(5)

3)利用傳輸路徑進(jìn)行反向傳輸。方向傳輸?shù)臈l件是：傳輸函數(shù)求導(dǎo)：

第一層求導(dǎo)結(jié)果為：

(6)

第二層求導(dǎo)結(jié)果：

(7)

進(jìn)行反向旋轉(zhuǎn)，起點(diǎn)在第二層，即：

(8)

(9)

(10)

式中：ti為網(wǎng)絡(luò)期望輸出；m=1,2。

4)采用反向傳播的動(dòng)量改進(jìn)算法(MOBP)更新權(quán)值和偏置值。即：

Wmi(k+1)=Wmi(k)+γ△Wmi(k-1)
-(1-γ)αsmi(a(m-1)i)T

(11)

bmi(k+1)=bmi(k)+γ△bmi(k-1)-(1-γ)αsmi

(12)

式中：γ為動(dòng)量系數(shù)，令γ=0.8；α為分析速度，令α=0.2。

(5)多次以上四步，直到輸出結(jié)果可以滿足需求，也就是說(shuō)，輸出值和目標(biāo)值之差達(dá)到一個(gè)范圍水平。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)函數(shù)為：

(13)

式中；N為元素?cái)?shù)量；E0=10-4是E逼近值，主要受分析精度的影響。

1.5BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的檢驗(yàn)

根據(jù)圖1給定的評(píng)估因素，我們對(duì)10個(gè)水利項(xiàng)目進(jìn)行評(píng)估，編號(hào)為1-7，前7個(gè)作為學(xué)習(xí)項(xiàng)目，后三個(gè)進(jìn)行檢驗(yàn)。按照前文中的步驟，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。運(yùn)用MATLAB軟件對(duì)前文中建立的模型進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果見表2。通過(guò)分析可知，經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)模型分析的結(jié)果和專家評(píng)議的結(jié)果相一致[8]，誤差值僅僅只有10-6數(shù)量級(jí)，具體E=0.00000881，誤差大小滿足要求，因此，我們建立的模型符合項(xiàng)目進(jìn)展，可以用于其他的項(xiàng)目。

表1 投標(biāo)項(xiàng)目評(píng)價(jià)值

表2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出

2 工程驗(yàn)證

某甲方計(jì)劃對(duì)RST三個(gè)水利項(xiàng)目的其中一個(gè)投資，利用前文中建立的模型進(jìn)行了投標(biāo)決策[9]。第一步，在相關(guān)部門的專家?guī)熘?，選取至少9位具有豐富決策經(jīng)驗(yàn)的專家組成評(píng)估小組。利用表1中給予的投標(biāo)因素，經(jīng)過(guò)專家們分析評(píng)估，結(jié)果如表3所示。第二步，把RST三個(gè)項(xiàng)目的指標(biāo)代入到上文中建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)比模型中，通過(guò)計(jì)算，獲取了最終評(píng)價(jià)指標(biāo)值：IR=0.329、IS=0.5149、IT=0.6484。所以，項(xiàng)目T的投資風(fēng)險(xiǎn)小于R和S，可進(jìn)行投資。

表3 擬投標(biāo)項(xiàng)目評(píng)價(jià)值

3 結(jié) 論

文章構(gòu)建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水利工程投標(biāo)決策模型，很容易對(duì)投標(biāo)項(xiàng)目進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，解決了工程投資風(fēng)險(xiǎn)分析的問(wèn)題，為投資方進(jìn)行投資提供理論基礎(chǔ)及判據(jù)。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的過(guò)程中，積累大量的工程實(shí)際資料是非常重要的，并且對(duì)于注冊(cè)樣本的選擇、網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)及誤差的計(jì)算對(duì)決策結(jié)果產(chǎn)生極大的影響，在接下來(lái)的工作中需進(jìn)行更深入的研究。

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1007-7596(2016)12-0136-04

2016-12-08

叢雙芝(1981-)，男，遼寧鳳城人，工程師，研究方向?yàn)樗姽こ獭?/p>

F284，TP183

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