基于RBF网络的公路工程项目辅助投标报价决策模型

公路工程投标报价系统是一个复杂的非线性系统,RBF人工神经网络模型具有良好的函数逼近功能。针对目前公路工程项目投标报价决策的复杂性与主观性,投标决策层面临着巨大的压力,结合国内外相关研究成果,选取了12个公路工程投标报价决策影响特征因素,以18组中标公路项目数据作为样本,利用DPS7.05软件,训练构建RBF辅助投标报价模型,结果表明,RBF神经网络模型具有良好的非线性模拟性能,模拟误差均值仅为2.03%,预测样本精度高,预测误差均值仅为1.11%,对公路工程项目投标报价具有良好的实际辅助意义。

高速公路网巡检的最优路线规划建模

随着我国交通运输行业快速发展, 高速公路网在交通运输领域的地位也日益显著,定期检查是确保高速公路安全的重要手段,制定巡检路线是巡检的首要任务。将高速公路网巡检问题归结为中国邮递员问题,以“降本增效”为目标,建立了线性规划巡检模型,并利用Fleury算法对所建模型进行求解,给出最优检查路线。以湖南省高速公路网为数值算例,进行了数值计算和分析。结果表明,方法模型是可行、有效的,并且巡检成本最少。本文所建的模型不仅可为高速公路网定期检查的最优路线规划提供方法,也可应用于其它路线规划问题。

基于直觉模糊多属性决策的公路工程评标方法

公路工程评标定标问题的实质是多属性决策问题,专家对参评标书给出了各指标的区间直觉模糊属性值和属性权重的部分信息后,先定义了区间直觉模糊数的得分函数及标准得分差,进而提出了一种基于线性规划模型的区间直觉模糊多属性决策方法,最后通过实例对该决策途径的详细过程及有效性进行了说明.