基于AHP-SOFM的智能化决策模型研究与应用

论文摘要

本文在对项目评标的国内外现状进行研究的基础上，利用层次分析法，提出了用于工程项目评估的指标体系，给出了指标体系中离散数据的量化方法和指标数据的归一化处理方法。通过对指标进行两两比较，确定层次中各指标的相对重要性，对指标参数进行约简处理，以降低样本数据空间的维数，达到降低对象复杂程度的目的。然后应用自组织映射神经网络技术，构建工程项目的智能综合评标模型。用给定的样本数据对该模型进行训练后，产生了三个等级的评价结果。实验证明，该模型具有了对建筑企业投标的评估功能。将该模型应用于建筑企业的投标评估，有效地解决了对投标人评价的差异在其中间过渡时的不分明性，提高了评标的准确性。开发出的多属性智能决策综合评标软件，也大大增强了模型的实用性、可操作性和推广性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题概述
• 1.1.1 课题背景
• 1.1.2 课题意义
• 1.2 国内外研究现状及存在的问题
• 1.3 论文主要研究内容
• 1.4 论文章节安排
• 1.5 论文的创新之处
• 第二章 AHP决策模型的基本理论
• 2.1 AHP发展及应用概况
• 2.2 AHP的数学原理与计算步骤
• 2.2.1 AHP的数学原理：
• 2.2.2 AHP的计算步骤：
• 2.3 最大特征值及其特征向量的简便计算方法
• 第三章 自组织特征映射神经网络模型研究
• 3.1 SOFM网络模型
• 3.2 SOFM网络的学习过程
• 3.3 SOFM网络的工作特性分析
• 3.3.1 SOFM网络的学习、工作规则分析
• 3.3.2 SOFM的自组织特性
• 3.3.3 网络的分类精度
• 3.3.4 SOFM网络的局限性
• 第四章 AHP-SOFM决策模型研究
• 4.1 AHP-SOFM决策模型的构建
• 4.2 利用AHP进行指标的筛选
• 4.3 SOFM决策过程
• 4.3.1 样本数据的预处理
• 4.3.1.1 指标的种类
• 4.3.1.2 无量纲化处理
• 4.3.2 SOFM的评价
• 4.4 AHP-SOFM决策模型的实现
• 4.4.1 模型的界面
• 4.4.2 模型的功能
• 第五章 AHP-SOFM在建筑工程评标决策中的应用
• 5.1 建筑工程评标标准设置原则
• 5.1.1 目的性原则
• 5.1.2 系统性原则
• 5.1.3 针对性原则
• 5.1.4 技术与商务统筹考虑原则
• 5.1.5 定量定性结合原则
• 5.2 评标指标体系
• 5.2.1 投标报价
• 5.2.2 施工组织设计
• 5.2.3 项目班子业绩
• 5.2.4 投标人的承诺、资信
• 5.3 AHP-SOFM评标模型的应用
• 5.3.1 AHP-SOFM评标模型
• 5.3.2 评价指标体系
• 5.3.3 建筑工程AHP递阶层次模型
• 5.3.4 准则层权重的确定
• 5.3.5 子准则层各评价指标权重
• 5.4 AHP-SOFM评价
• 5.4.1 指标的精简
• 5.4.2 评分标准
• 5.4.3 评价实例及结果
• 第六章 总结与展望
• 6.1 全文总结
• 6.2 未来工作展望
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 致谢