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题名基于BPNN回归预测算法的专家数量预测模型
被引量:2
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作者
商天文
仉健维
黄昊晨
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机构
国网物资有限公司
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出处
《电信科学》
2023年第12期152-160,共9页
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文摘
为迎合新型电力系统对数智化技术的发展需求,提升在集中招标采购数字化、智慧化过程中对数据价值提升、数据挖掘和数据分析的能力,站在招标人的角度,研究并提出了一种基于反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)回归预测算法的预测模型。首先,深入探讨了电力行业的招标采购专家抽取现状,发现在集中招标采购过程中,需要大量专家参与其中,但专家数量的预测十分困难;其次,分析和学习历史数据,基于现有采购需求的情况及采购策略,有效定位专家需求基本情况,快速准确地预测专家数量;最后,验证了模型在资格预审与资格后审环节中的预测精度,为实际应用提供了参考,达到了降本增效的效果。
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关键词
预测模型
BPNN
资格预审
资格后审
专家数量
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Keywords
prediction model
BPNN
pre-qualification
post-qualification
expert number
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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