导读:本文包含了标高金论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:标高,神经网络,向量,模型,综合评价,模糊,工程。
标高金论文文献综述
魏崴[1]（2019）在《浅析我国海外EPC项目报价的标高金管理》一文中研究指出国际工程标价通常由成本和标高金两部分构成[1]。在估算成本之后,确定合理的标高金成为承包商能否中标的关键。EPC项目中,承包商要承担更多的风险和责任,提高了承包商确定标高金的难度。分析海外EPC项目中标高金的主要影响因素,探讨我国企业在海外EPC项目中确定标高金的关键点,并提出相应的对策。(本文来源于《四川水泥》期刊2019年04期）
石林林[2]（2014）在《基于PCA-ANN的水利工程标高金预测模型》一文中研究指出在水利工程投标竞争中,施工企业投标报价的合理性是赢得该项目的重要前提,而标高金的准确性直接影响投标报价的合理性。采用基于主成分分析的BP神经网络方法,建立了标高金预测模型。利用主成分分析(PCA)方法,对标高金的影响因素进行降维,在保留原始数据信息的条件下,通过消除样本数据间相关性、减少模型输入变量的数目,简化网络结。利用BP神经网络(ANN)寻找数据的内在联系和规律,客观而较为准确地预测出标高金。根据该模型,以某承包商历年来水利工程投标报价的原始数据为基础,对标高金进行了预测,结果表明模型预测结果满足实际需要。(本文来源于《水利经济》期刊2014年03期）
张丽萍[3]（2013）在《国际工程投标报价中标高金预测的高斯过程方法应用》一文中研究指出针对国际建筑工程项目投标报价中最优标高金的确定问题,提出了一种基于高斯过程方法的标高金预测模型。在分析标高金影响因素的基础上,采用高斯过程方法对标高金影响因素和最优标高金数值之间的复杂非线性关系进行建模,并对30个典型国际建筑工程案例进行实证研究。实验结果表明,与现有的人工神经网络、支持向量机等方法相比,该方法具有较高的预测精度和较低的时间复杂度。(本文来源于《建筑经济》期刊2013年06期）
马丽华[4]（2013）在《模糊综合评价法在标高金决策中的应用》一文中研究指出本文引用一种定性与定量相结合,综合化程度较高的评标方法--模糊综合评价法,来确定标高金的数值量,从而使报价过程更加公正科学,有一定的推广价值。(本文来源于《科技致富向导》期刊2013年14期）
方瑞健[5]（2013）在《工程投标报价标高金决策模型研究》一文中研究指出投标报价决策理论是当前招投标领域中非常重要的研究课题。工程投标报价决策是一项复杂的工作,它既要考虑企业本身的因素,又要考虑工程项目的因素,还要考虑招投标各方的影响。工程承包公司给出的报价,不仅决定了企业能否在赢利的条件下实现中标,而且对公司的生存和发展至关重要。如何做出恰当报价决策已成为工程承包公司亟需解决的问题。根据《International Bid Preparation》中的定义：报价=直接成本估算价+标高金,论文主要研究标高金决策问题。论文概述了招投标、投标报价基本理论,分析研究了投标报价,针对不同情况提出了应对策略与技巧。介绍了遗传算法和BP神经网络的基本概念,结合遗传算法和BP神经网络的功能和特点,提出了GA-BP神经网络标高金决策模型。定性分析了影响投标报价标高金的因素,设计了GA-BP神经网络模型的结构,并探讨了神经网络隐含层神经元数目的选择方法。为了更好介绍该模型,构建由工程实例组成的案例库,运用模型进行训练和预测。工程投标报价决策模型的构建是一项复杂而又关键的工作,本文结合遗传算法和BP神经网络的功能和特点,构建GA-BP神经网络标高金决策模型,并给出具体的构建方法。最后结合一个案例进行工程投标报价标高金决策实践,并提出如何利用模型来解决工程实践问题。(本文来源于《中南大学》期刊2013-05-01）
刘政哲,张震[6]（2011）在《基于粒子群支持向量机的标高金预测方法研究》一文中研究指出在建筑工程投标报价过程中,标高金的准确预测直接影响投标方能否中标和盈利。利用支持向量机(SVM)在解决小样本数据、非线性问题上的优越性,提出基于SVM的预测方法,同时利用粒子群算法(PSO)对支持向量机的参数进行优化。实例分析表明,基于PSO-SVM的预测方法是有效和可行的。(本文来源于《管理工程师》期刊2011年06期）
沈尚宏[7]（2011）在《基于小波神经网络的标高金预测方法研究》一文中研究指出自2000年《中华人民共和国招标投标法》实施以来,建设项目招投标活动日趋普及,目前比较推行的评标方法——经评审的最低投标价法,即能够满足招标文件的实质性要求,并且经评审的最低投标价的投标人(本文来源于《河北企业》期刊2011年06期）
刘万琳,张国志[8]（2011）在《模糊综合评价下的标高金确定模型》一文中研究指出介绍国外标高金的引入,确定我国工程量清单计价模式下投标报价中标高金的组成及特点。运用模糊综合评价方法确定的标高金决策范围,可通过对模糊评价向量的分析和评判结果的加权计算得到标高金的数量值。运用模糊数学理论方法计算标高金为企业进行投标报价决策提供科学依据。(本文来源于《森林工程》期刊2011年02期）
叶公伟,袁永博[9]（2009）在《基于最小二乘支持向量机的标高金预测方法研究》一文中研究指出标高金确定的合适与否,直接影响着投标方能否中标和盈利。针对传统神经网络方法存在的缺点,提出了一种基于最小二乘支持向量机的标高金预测方法,并对该方法进行了实证研究。实例研究表明,基于最小二乘支持向量机的标高金预测方法是有效可行的,其在解决小样本数据的非线性问题上有着传统方法无可比拟的优越性。该方法为科学合理地确定标高金提供了一种新的思路,可为投标方的报价决策提供参考。(本文来源于《建筑管理现代化》期刊2009年03期）
王建平,余长波[10]（2004）在《国际工程投标中最优标高金的确定》一文中研究指出国际工程标价通常由成本和标高金两部分构成。在准确确定成本之后,标高金的科学确定成为承包商能否中标的关键。弗里特曼和盖茨[1]的投标模型解决了标高金和中标概率的问题,通过对他们的模型进行扩展,提供了一种确定最优标高金的直接方法。因为在国际工程中,业主普遍采用最低标价中标的评标原则。所以,模型的一个前提是:最低标价中标。算例表明该方法可操作性强,编程计算简便,具有一定的应用价值。(本文来源于《人民长江》期刊2004年09期）
标高金论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在水利工程投标竞争中,施工企业投标报价的合理性是赢得该项目的重要前提,而标高金的准确性直接影响投标报价的合理性。采用基于主成分分析的BP神经网络方法,建立了标高金预测模型。利用主成分分析(PCA)方法,对标高金的影响因素进行降维,在保留原始数据信息的条件下,通过消除样本数据间相关性、减少模型输入变量的数目,简化网络结。利用BP神经网络(ANN)寻找数据的内在联系和规律,客观而较为准确地预测出标高金。根据该模型,以某承包商历年来水利工程投标报价的原始数据为基础,对标高金进行了预测,结果表明模型预测结果满足实际需要。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
标高金论文参考文献
[1].魏崴.浅析我国海外EPC项目报价的标高金管理[J].四川水泥.2019
[2].石林林.基于PCA-ANN的水利工程标高金预测模型[J].水利经济.2014
[3].张丽萍.国际工程投标报价中标高金预测的高斯过程方法应用[J].建筑经济.2013
[4].马丽华.模糊综合评价法在标高金决策中的应用[J].科技致富向导.2013
[5].方瑞健.工程投标报价标高金决策模型研究[D].中南大学.2013
[6].刘政哲,张震.基于粒子群支持向量机的标高金预测方法研究[J].管理工程师.2011
[7].沈尚宏.基于小波神经网络的标高金预测方法研究[J].河北企业.2011
[8].刘万琳,张国志.模糊综合评价下的标高金确定模型[J].森林工程.2011
[9].叶公伟,袁永博.基于最小二乘支持向量机的标高金预测方法研究[J].建筑管理现代化.2009
[10].王建平,余长波.国际工程投标中最优标高金的确定[J].人民长江.2004
论文知识图
