模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建筑工程投標(biāo)報(bào)價(jià)中的應(yīng)用.pdf

1、投標(biāo)報(bào)價(jià)決策的理論、方法與應(yīng)用研究是工程承包領(lǐng)域中非常重要的課題，報(bào)價(jià)決策的制定需要同時(shí)考慮大量復(fù)雜、模糊和高度相關(guān)的變量因素，因此其建模方法一直是理論研究和應(yīng)用的難點(diǎn)。由于基于T-S模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)和推理能力，本文將其應(yīng)用于建筑工程投標(biāo)報(bào)價(jià)的研究中。 基于T-S模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的后件是輸入變量的線性組合，它不需去模糊化等計(jì)算，并且可以用少量的模糊規(guī)則生成較復(fù)雜的非線性函數(shù)，但是其后件網(wǎng)絡(luò)的輸入—輸出結(jié)構(gòu)過(guò)于簡(jiǎn)

2、單，不能完全反映出系統(tǒng)的本質(zhì)特性，而且傳統(tǒng)的產(chǎn)生模糊規(guī)則的方法會(huì)導(dǎo)致模糊規(guī)則數(shù)隨輸入的增加成指數(shù)增長(zhǎng)。因此，本文提出了一種基于T-S模型的改進(jìn)型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在后件網(wǎng)絡(luò)中增加隱含層，同時(shí)采用從樣本數(shù)據(jù)中獲得隸屬函數(shù)的參數(shù)和模糊規(guī)則，并按重要度對(duì)規(guī)則進(jìn)行重新選擇的方法，由此來(lái)增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的非線性計(jì)算能力并減小網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模。然而上述確定規(guī)則的方法具有很大的主觀性和隨意性，本文利用減法聚類來(lái)克服這一點(diǎn)，并采用基于距離的確定模糊規(guī)則適用度思想，構(gòu)建了

3、一種改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)不需要模糊化和去模糊化的過(guò)程，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更為簡(jiǎn)單，計(jì)算量也有很大程度的降低。 網(wǎng)絡(luò)的泛化能力依賴于訓(xùn)練樣本特性和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，因此本文從這兩方面來(lái)研究提高泛化能力的方法。首先利用先驗(yàn)知識(shí)和模糊推理方法對(duì)樣本集進(jìn)行了分析和分類處理，使樣本集更加規(guī)范；其次采用模糊推理動(dòng)態(tài)調(diào)整正則項(xiàng)系數(shù)的算法，提高了網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。為了檢驗(yàn)所提出網(wǎng)絡(luò)模型和算法的有效性，本文將其應(yīng)用于建筑工程的投標(biāo)報(bào)價(jià)中，并與改進(jìn)的BP網(wǎng)絡(luò)和多輸入