[摘 要]工程報(bào)價(jià)確定時(shí)，其加價(jià)部分須考慮風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用。本文分析了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在風(fēng)險(xiǎn)加價(jià)預(yù)測(cè)中的運(yùn)用，并引入實(shí)際工程，運(yùn)用MATLAB軟件，對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)加價(jià)費(fèi)率進(jìn)行預(yù)測(cè)。

　　[關(guān)鍵詞]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；投標(biāo)報(bào)價(jià)；風(fēng)險(xiǎn)加價(jià)

　　1 引 言

　　工程投標(biāo)承包是一項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)型事業(yè)，具有淘汰、激勵(lì)和調(diào)節(jié)三個(gè)基本功能，其風(fēng)險(xiǎn)和利潤(rùn)并存。中國(guó)際勞工組織專家Baldwin A.N.，McCaffer R.和Oteifa S.A.指出，工程報(bào)價(jià)確定時(shí)，其加價(jià)部分須考慮風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用，合理確定風(fēng)險(xiǎn)加價(jià)費(fèi)用，而決策的正確程度會(huì)直接影響中標(biāo)率和利潤(rùn)回報(bào)。風(fēng)險(xiǎn)加價(jià)費(fèi)用是指承包商對(duì)自留風(fēng)險(xiǎn)損失的補(bǔ)償，確定時(shí)應(yīng)綜合考慮投標(biāo)承包該項(xiàng)目全過(guò)程的期望風(fēng)險(xiǎn)損失值。

　　2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)職稱論文

　　本文將采用BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)加價(jià)費(fèi)用進(jìn)行預(yù)測(cè)。

　　2.1 輸入元素選擇與量化

　　輸入元素選擇時(shí)要注意的是，當(dāng)不能提供較多訓(xùn)練樣本時(shí)，必須設(shè)法減少樣本維數(shù)。故本文將引入AHP對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行權(quán)重計(jì)算，通過(guò)排序，選取權(quán)值較大的作為輸入元素。并建立相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)因素清單，合理估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生概率及損失，確定哪些風(fēng)險(xiǎn)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(gè)）對(duì)比的重要程度用標(biāo)度來(lái)表示，標(biāo)度取值范圍為[0，9]，通過(guò)標(biāo)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(fēng)險(xiǎn)因素，輸入值為人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的輸入值。

　　2.2 網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和訓(xùn)練

　　網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)主要解決的問(wèn)題是隱層數(shù)設(shè)計(jì)和隱層節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)。隱層數(shù)設(shè)計(jì)一般先考慮設(shè)一個(gè)隱層，當(dāng)一個(gè)隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)很多仍不能改善網(wǎng)絡(luò)性能時(shí)，才考慮再增加一個(gè)隱層。隱層節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)主要依據(jù)是訓(xùn)練誤差最小時(shí)的隱節(jié)點(diǎn)數(shù)。

　　網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練主要要解決的問(wèn)題是尋找最佳訓(xùn)練次數(shù)，以獲得好的泛化能力。當(dāng)測(cè)試誤差最小時(shí)，停止訓(xùn)練。

　　3 案例分析

　　以國(guó)內(nèi)一家總承包公司采用EPC模式實(shí)行總承包為例。共收集到24樣本，1個(gè)作為基本工程，20個(gè)作為訓(xùn)練樣本，3個(gè)作為檢測(cè)樣本，運(yùn)用MATLAB建立風(fēng)險(xiǎn)加價(jià)費(fèi)率預(yù)測(cè)模型。

　　3.1 確定輸入元素

　　結(jié)合本案例中項(xiàng)目的特點(diǎn)，列出了具體的風(fēng)險(xiǎn)因素，并運(yùn)用AHP計(jì)算出各因素的相對(duì)權(quán)重。最后根據(jù)權(quán)重排序，從17個(gè)因素中選取12個(gè)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(fēng)險(xiǎn)清單，見(jiàn)表2.作為樣本工程識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)事件的參考依據(jù)。通過(guò)樣本風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別、分析與評(píng)價(jià)，確定所選樣本的自留風(fēng)險(xiǎn)事件，并對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事件進(jìn)行評(píng)價(jià)分析。

　　3.3 網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和訓(xùn)練

　　運(yùn)用MATLAB，建立單隱層模型，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)性能良好，并確定隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為10時(shí)，訓(xùn)練誤差最小。并經(jīng)過(guò)7000多次訓(xùn)練后得到最小誤差。

　　3.4 檢驗(yàn)樣本預(yù)測(cè)

　　最后引用樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的檢測(cè)并發(fā)現(xiàn)，絕對(duì)誤差達(dá)到令人滿意的效果，預(yù)測(cè)值與實(shí)際值非常接近。見(jiàn)表4.

　　4 結(jié) 論

　　通過(guò)以上分析發(fā)現(xiàn)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)加價(jià)費(fèi)率預(yù)測(cè)具有一定的精準(zhǔn)性，可以為承包商在投標(biāo)報(bào)價(jià)時(shí)提供決策支持。