[摘 要]工程報價確定時，其加價部分須考慮風險費用。本文分析了BP神經(jīng)網(wǎng)絡在風險加價預測中的運用，并引入實際工程，運用MATLAB軟件，對其風險加價費率進行預測。

　　[關(guān)鍵詞]BP神經(jīng)網(wǎng)絡；投標報價；風險加價

　　1 引 言

　　工程投標承包是一項風險型事業(yè)，具有淘汰、激勵和調(diào)節(jié)三個基本功能，其風險和利潤并存。中國際勞工組織專家Baldwin A.N.，McCaffer R.和Oteifa S.A.指出，工程報價確定時，其加價部分須考慮風險費用，合理確定風險加價費用，而決策的正確程度會直接影響中標率和利潤回報。風險加價費用是指承包商對自留風險損失的補償，確定時應綜合考慮投標承包該項目全過程的期望風險損失值。

　　2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡職稱論文

　　本文將采用BP網(wǎng)絡對風險加價費用進行預測。

　　2.1 輸入元素選擇與量化

　　輸入元素選擇時要注意的是，當不能提供較多訓練樣本時，必須設法減少樣本維數(shù)。故本文將引入AHP對風險因素進行權(quán)重計算，通過排序，選取權(quán)值較大的作為輸入元素。并建立相應的風險因素清單，合理估計風險事件發(fā)生概率及損失，確定哪些風險事件自留。

　　確定輸入值的方法：樣本工程與基本工程（樣本中選擇一個）對比的重要程度用標度來表示，標度取值范圍為[0，9]，通過標度確定輸入值，如表1所示，表中分別為基本工程和樣本工程的風險因素，輸入值為人工神經(jīng)元網(wǎng)絡的輸入值。

　　2.2 網(wǎng)絡設計和訓練

　　網(wǎng)絡設計主要解決的問題是隱層數(shù)設計和隱層節(jié)點設計。隱層數(shù)設計一般先考慮設一個隱層，當一個隱層節(jié)點數(shù)很多仍不能改善網(wǎng)絡性能時，才考慮再增加一個隱層。隱層節(jié)點設計主要依據(jù)是訓練誤差最小時的隱節(jié)點數(shù)。

　　網(wǎng)絡訓練主要要解決的問題是尋找最佳訓練次數(shù)，以獲得好的泛化能力。當測試誤差最小時，停止訓練。

　　3 案例分析

　　以國內(nèi)一家總承包公司采用EPC模式實行總承包為例。共收集到24樣本，1個作為基本工程，20個作為訓練樣本，3個作為檢測樣本，運用MATLAB建立風險加價費率預測模型。

　　3.1 確定輸入元素

　　結(jié)合本案例中項目的特點，列出了具體的風險因素，并運用AHP計算出各因素的相對權(quán)重。最后根據(jù)權(quán)重排序，從17個因素中選取12個權(quán)重較大的輸入變量。

　　3.2 確定輸入輸出數(shù)據(jù)

　　輸入元素量化，先建立風險清單，見表2.作為樣本工程識別風險事件的參考依據(jù)。通過樣本風險的識別、分析與評價，確定所選樣本的自留風險事件，并對風險事件進行評價分析。

　　3.3 網(wǎng)絡設計和訓練

　　運用MATLAB，建立單隱層模型，經(jīng)過訓練，網(wǎng)絡性能良好，并確定隱層節(jié)點數(shù)為10時，訓練誤差最小。并經(jīng)過7000多次訓練后得到最小誤差。

　　3.4 檢驗樣本預測

　　最后引用樣本數(shù)據(jù)進行模型的檢測并發(fā)現(xiàn)，絕對誤差達到令人滿意的效果，預測值與實際值非常接近。見表4.

　　4 結(jié) 論

　　通過以上分析發(fā)現(xiàn)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡對風險加價費率預測具有一定的精準性，可以為承包商在投標報價時提供決策支持。