基于融合模型的工程项目螺纹钢采购单价预测研究

发布时间：2020-05-30 17:07

【摘要】：目前,我国工程项目建设处于蓬勃发展的阶段,工程项目建设中物资采购是必不可少的环节。而如何有效的控制物资采购成本是项目管理中重点关注的内容。在此背景下,本文对如何精准预测工程项目中使用量最大的螺纹钢的采购单价展开了相关研究。基于预测的结果,以期为采购人员和项目经理实施更优的采购策略提供决策支持,进而降低工程项目的采购成本,优化项目的运营质量。在现有的相关研究中,多数学者关注的是螺纹钢市场价格的预测或是电力、农产品等相关市场价格的预测。然而,组织内部采购螺纹钢的场景和上述问题存在较大差异,例如对市场螺纹钢价格的预测无需考虑供应商供货周期的影响。基于上述分析,为了能够更好的解决组织内部视角的工程项目螺纹钢采购单价预测的问题,本文首先针对研究问题进行了实地调研和相关文献的查阅,分析了相关问题的解决方案(单一模型预测)的优势与不足,引入了集成学习的概念,利用集成学习的思想,通过多个模型的融合提高了螺纹钢采购单价预测的精度。论文的主要研究工作有:(1)构建工程项目螺纹钢采购单价预测指标体系。通过实地调研等相关方法,分析了工程项目物资采购的特点、模式,以及采购过程中存在的问题;引出工程项目螺纹钢采购单价预测的必要性,结合指标体系设计原则,构建了工程项目螺纹钢采购单价预测指标体系,并通过相关特性分析验证了指标体系的合理性。(2)基于机器学习的工程项目螺纹钢采购单价预测模型仿真。基于网格搜索和五折交叉验证完成了随机森林和XGBoost模型的调参工作,并设计了 BP神经网络的结构;实验证明,模型的预测性能均达到了相对比较优的结果。(3)多模型融合的工程项目螺纹钢采购单价预测模型仿真。随机森林、XGBoost和BP神经网络作为融合模型的初级学习器,基于Stacking方法完成三个模型的融合。实验证明,BP神经网络作为融合模型的次级学习器,模型预测的精度提升幅度最大。图25幅,表7个,参考文献64篇。
【图文】：

１逡逑Ｉ逡逑Ｉ逡逑：逡逑：逡逑＇逡逑ｉ逡逑｜逡逑邋Ｉ逡逑；逡逑Ｉ逡逑Ｉ逡逑Ｉ逡逑｜逡逑；逡逑：逡逑Ｉ逡逑Ｉ逡逑＇逡逑：逡逑Ｉ逡逑Ｉ逡逑＿逡逑：逡逑？逡逑｜逡逑？逡逑｜逡逑？逡逑Ｉ逡逑＇逡逑！逡逑；逡逑｜逡逑｜逡逑ｉ逡逑？逡逑Ｉ逡逑Ｉ逡逑＇逡逑Ｉ逡逑Ｉ逡逑：逡逑Ｉ逡逑Ｉ逡逑Ｉ逡逑！逡逑；逡逑；逡逑：逡逑；逡逑！逡逑Ｉ逡逑

非线性关系存在很多训练数据中，通过的泛化能力和预测精度。逡逑力强逡逑基本组成单元一神经元在对数据训练时是并行处传递速度非常快。逡逑练数据的特点，不断调整自身的权重，，达到最大程，神经网络可以处理复杂和内部机理不明确的问题包含的信息不完整，导致决策信息相互矛盾时，。逡逑的基本单元是神经元。在生物学中，神经元是人知、接收外界的刺激提供了基础，并根据相关神出相应的处理。而人工神经网络是根据人类yL经法［３７］。其基本单元是神经元模型。一个神经元通，激活函数。单个神经元的结构如图２－１所示。逡逑
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP18;F426.92;F274;F764.2

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本文编号：2688445