BP神经网络的建筑工程投标价格是否低于成本的评判

将企业定额、市场价格信息体系相结合应用于建筑工程评标中,以评判投标价格是否低于成本,并分析了影响建筑成本的因素及评判方法的设计,探讨了企业定额、市场价格信息体系相结合在实际招投标过程中的应用。

招标是目前园林绿化工程建设单位选择施工队伍的主要方式方法。投标报价作为工程投标过程中的关键环节,其工作内容繁多、工作量大,而时间往往十分紧迫,面对激烈的竞争,投标单位欲增大获得成功的可能性,需讲求方法策略。

论工程投标价格的形成与价格控制——编制水工工程投标报价应以市场价值为导向,结合具体工程的要求与特点,进行工程成本预算,制定工程投标的计划,在水工工程的成本分析的基础上进行。本文分析了工程投标报价的编制基础和投标报价的策略,论述了水工工程投标报价的...

在整个工程施工过程中,我们都要对投标价格进行有效的控制。第一要依照企业不同的承包方式,根据市场竞争状况,自身的技术、经济实力自主报价;第二要实行有效控制,即工程投标价格要通过合同价格的形式固定下来。通过对设计、物资采购、施工管理实现对投标价格的有效控制。

通过分析已有的承发包价格预测方法,选取bp神经网络对承发包价格发展变化进行预测,并建立基于bp神经网络的建筑工程承发包价格预测模型,以西安市砖混结构住宅为例,证明了该模型具有很好的实用性和可操作性。

以招标文件业主对工程质量、价格与工期的需要,及其所要求的技术、管理、服务三大目标为主导,投标公司据此相应地以人才为本,创新技术、管理与企业文化,制定出技术上先进、经济上合理、社会上可行的三类方案,以分别实现业主要求的三大目标,从而保证中标。在估价过程中运用神经网络的方法,对最佳报价进行研究分析。

针对建筑工程的特点,提出了基于神经网络的建筑工程投标报价方法.采用动量法和学习自适应调整策略改进bp神经网络,建立建筑工程投标标价估计算数学模型,讨论了网络结构的设计、学习算法等问题.采用matlab计算软件,以淮南市某典型工程资料为例,验证了该模型的正确性及实用性.

基于神经网络方法的建筑工程投标估价研究——以招标文件业主对工程质量、价格与工期的需要，及其所要求的技术、管理、服务三大目标为主导，投标公司据此相应地以人才为本，创新技术、管理与企业文化，制定出技术上先进、经济上合理、社会上可行的三类方案，以分...

研究了基于贝叶斯正则化的bp神经网络在市政工程投标报价中的应用,建立了报价预测评估模型,并对该模型的结构体系和算法作了分析,通过工程实例验证了模型的可靠性,进而提高报价的准确性。

由于在招标投标过程中，投标价格低于成本的现象时有发生，因此，《招标投标法》规定，投标人不得以低于成本的报价价格竞标。本文通过对《招标投标法》中所提及的成本价格和低于成本价承包工程建设的危害的分析，给出了投标报价低于成本价是合理低价的判别。对正确执行《招标投标法》具有实践价值。

0专业论坛 投标价格低于成本的关注与思考 赵乐宁南京市建设工程造价管理处 改革开放以来，我国在工程建设领域推 行的招标投标承包制度方面取得了显著成 绩。同时也应该看到建筑市场引入竞争机制 以后，工程的价格之争显得尤为突出，特别 是在招标投标的过程中，投标价格低于成本 的现象时有发生。本文试想通过国家颁布实 施的<招标投标法》学习，结合当前工程造价 管理所面临的工作任务及其价格形成机制， 谈几点认识和体会．对投标价格低于成本所 造成的负面影响和应采取的积极对策提出 建议。 一 、问题的提出 《招标投标法》规定，投标人不得以低于 成本的报价竞标；要能够满足招标文件的实 质要求，并且经评审的投标价格最低；投标 价格低于成本的除外。这表明投标人不得以 低于成本的价格参与竞标，这是为了充分体 现公平竞争，对于规范招投标活动

建设项目的投标阶段,影响投标方案的因素多、受外界影响大,为此很难找出一种准确、便捷的方案比选手段。应用bp神经网络正反馈运算理论进行三种实例投标方案比选,得出最佳投标方案,阐述一种既便捷又精确的方法来进行投标方案比选。该方法不仅具有比选方案的基本功能,还具有风险预估的优势。

将神经网络技术应用于建筑投标价格指数预测,提出了两种神经网络的变量敏感性分析方法,并用提出的方法分析了投标价格指数所涉及变量的敏感性.

本文结合住宅房地产的价格理论和相关网站上的数据,科学地选取影响商品住宅价格的影响指标为人均gdp、人均可支配收入、人口数量、房地产开发投资额和商品住宅建筑面积,并以此建立hedonic商品住宅价格影响因素模型。依照bp神经网络预测的实现步骤,探索bp神经网络在预测海口市商品住宅价格的应用,得到2018年6月-2019年5月商品住宅价格预测值,对海口市商品住宅价格的研究具有一定的指导作用。

自1980年我国开始实施住宅制度改革以来,商品住宅价格的确定已成为我国住宅市场的核心问题,也是各级政府房地产业宏观管理与调控的指示灯,商品住宅价格的变化直接关系到广大消费者的切身利益,是社会关注的热点问题。因此,本文从市场价格的确定机制出发,寻求影响商品住宅价格的因素,并采用bp人工神经网络定量分析这些影响

市政工程投标价浅谈

基于bp神经网络模型,提出保证成本估算精度的神经网络分析方法;并收集20个住宅工程实例,其中4个作为检测实例。实验结果表明根据工程前期阶段的基本信息推算得到的成本精度,可以满足实际工程成本估算的需要。

文章通过分析调查影响自贡房地产市场的主要因素,基于bp神经网络,结合自贡住宅市场的实际情况,建立两类bp神经网络预测模型:基于时间序列的趋势预测模型、基于影响因素的回归预测模型,预测了自贡房地产市场价格走势。模拟预测2010年的结果证明了2011年房价预测的有效性,可为自贡城市建设的可持续发展提供有价值的指导意见。

对日益广泛应用于建筑工程领域的bp神经网络的基本原理与特征进行了介绍,分析了人工神经网络在建筑施工、建筑结构的损伤诊断等领域中的应用情况,对bp神经网络的推广应用具有一定指导意义。

人工神经网络是在现代神经学、心理学以及数学等研究成果的基础上发展起来的,是通过对生理学上的人脑神经网络的结构和功能以及若干基本特性的某种理论抽象、简化和模拟而构成的一种信息处理系统,使之具有像人那样的信息处理能力,从而可以实现学习、记忆、识别和推理等功能。

基于bp神经网络的建筑工程造价快速预测——快速而可靠的估算工程造价直接影响着招投标决策的合理性。该文根据建筑工程概预算原理,提出以主要特征指标作为典型样本、将字符型转化为数值型特征指标的快速估价方法,在主要特征指标中增加造价指数;并以实例结合带有...

快速而可靠的估算工程造价直接影响着招投标决策的合理性。该文根据建筑工程概预算原理,提出以主要特征指标作为典型样本、将字符型转化为数值型特征指标的快速估价方法,在主要特征指标中增加造价指数;并以实例结合带有动量项自适应bp神经网络开展了工程造价的估算。实例计算表明,在考虑造价指数时实例工程造价误差为1.06%,远高于文献[1]的工程造价误差3.02%,提高了工程造价估算精度。该模型具有较高的可行性和可靠性,为工程造价的快速估算提供了一种有效途径。