基于BPNN回归预测算法的专家数量预测模型

作者：商天文; 仉健维; 黄昊晨

来源：电信科学, 2023, 39(12): 152-160.

• 预测模型
• BPNN
• 资格预审
• 资格后审
• 专家数量

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。