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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 《电信科学》 2023年第12期152-160,共9页
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... 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。 展开更多
关键词 预测模型 BPNN 资格预审 资格后审 专家数量
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