招标采购大数据分析中的合理价格区间预测方案研究

为了预测合理的招标采购价格区间,首先通过对以往所有同类招标过程数据的训练得出一个SVM模型,再依据本次招标的投标价适应模型估算出一个合理中标值。因为能采用的特征值较少,对SVM调参不能解决优化的问题。如何求取合理中标值左右两端的合理偏差值,本文比较了两种方法,第一种是将大量同类数据的预测结果与实际值对比,去噪后将最大值作为合理偏差值;第二种则利用假设性检验原则验证在合理中标值左右存在的投标个数百分比,中标价往往在这个偏移范围内。第二种方法很好地解决了投标价差距较大的情况,在假设历史中标价格均为合理中标价格的前提下,准确度能达到90%以上,并确保结果具有相当的参考价值,证明利用学习算法预测合理中标价具有较高可行性。