工程量清单计价模式下投标报价模型的研究(PDF 60页)
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点击下载3.1 基于多元回归分析法的投标报价模型
3.1基于多元回归分析法的投标报价模型..19
3.1.1 多元线性回归分析法的理论
3.1.1多元线性回归分析法的理论19
3.1.1.1多元线性回归数学模型及假设
3.1.1.2模型残差值分析和错误补救方法
3.1.2模型的数据收集和数据分析
3.1.2模型的数据收集和数据分析21
3.1.2.1投标报价影响因素的选择
3.1.2.2模型的数据收集
3.1.2.3模型数据和影响因素分析(检验前提条件)
3.1.3 回!Jj模型的建立和假设检验
3.1.3回归模型的建立和假设检验26
3.1.3.1工程投标报价模型的建立
3.1.3.2假设检验
3.1.4分析验证模型的有效性
3.1.4分析验证模型的有效性⋯.3l
3.1.5小结
3.1.5小结⋯32
3.2 基于贝叶斯正则化BP神经网络的工程投标报价研究
3.2。2.7网络训练参数的选取¨¨¨¨1铂
3.2基于贝叶斯正则化BP神经网络的工程投标报价研究33
3.2.1 贝叶斯正则化BP神经网络理论
3.2.1 贝叶斯正则化BP神经网络理论⋯33
3.2.1.1 BP神经网络
3.2.1.2用贝叶斯正则化方法改进BP网络
3.2.2建立模型
3.2.2建立模型⋯..36
3.2.2.1建模工具
3.2.2.2模型的计算过程
3.2.2.3数据的处理lollll]¨引
3.2.2.4确定BP神经网络结构
3.2.2.5选择BP网络的层数
3.2.2.6选取网络的节点数
3.2.2.8编写BP网络的程序
3.2.2.9 BP网络投标报价模型的结果分析对比
表3-1 1 检验工程投标报价的预测值和实际值比较
表3-1 挖土方工程量描述性统计
表3-10 用于检验的历史工程数据资料
表3-12投标报价决策指标及属性值
表3-13 投标报价及其影响因素的指标值
表3-14 测试样本预测值和实际值比较
表3-2 混凝土工程量描述性统计
表3-3 砌体工程量描述性统计
表3-4 投标报价描述性统计
表3-5 变量筛选
表3-6 模型统计表
表3-6中各数据项表示含义(第二列往后):因变量和自变量的复相关
表3-8 K-S检验
表3.13中的样本数据建立BP神经网络模型,对其进行学习训练和预测分析,
表3.2中各行数据项可看出,混凝土工程量的变化范围为29.38—43.38,
表3.3中各行数据项可看出,砌体工程量的变化范围为3.68一13.76,均
表3.4中各行数据项可看出,投标报价的变化范围为9993795.93—
表3.5中各项的具体含义依次(从左到右)为:序号;进入变量名称;
表3.7中,第-N往后的各数据项的表示含义依次:偏回归系数B、偏
表3.8中,各行数据项含义依次(从上到下)为:正态分析参数均值、
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