[发明专利]工程项目投标报价预测模型构建方法、预测方法及模型

权利要求书

1.一种工程项目投标报价预测模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

利用主成分分析或层次聚类对数据进行特征提取，

构建初始的多元线性回归模型，

利用R-squared值、P值和平均绝对误差MAE，对初始模型进行筛选并确立最优的预测模型；

对最优模型进行假设检验。

2.根据权利要求1所述的一种工程项目投标报价预测模型构建方法，其特征在于，采用主成分分析的方法进行特征提取。

3.根据权利要求2所述的一种工程项目投标报价预测模型构建方法，其特征在于，特征提取的具体方法为：

标准化原始数据，将原始数据转换为均值为0，标准差为1的数据；

计算标准化后的数据的协方差矩阵；

计算协方差矩阵的特征值和特征向量；

把特征值按从大到小的顺序排序，对应的特征向量也随之按由大到小排序；

取出前2个值最大的特征值所对应的特征向量，画出biplot图，找出图中与目标变量相对靠近的特征变量。

4.根据权利要求1所述的一种工程项目投标报价预测模型构建方法，其特征在于，采用层次聚类进行特征提取具体为：

对数据进行预处理，通常是将原始数据转换为均值为0，标准差为1的数据；

对处理后的数据中的一对数据或是两个类别之间的数据，进行距离的测量；

将两组数据或两类数据，按照距离类别的不同进行聚合；

用水平直线穿过树状图，即可得到类别的数目，同一类别的特征变量可归为一类。

5.根据权利要求1所述的一种工程项目投标报价预测模型构建方法，其特征在于，

在初始模型中，采用R-squared值、P值和平均绝对误差MAE，对初始模型进行筛选，剔除P值大于0.05的特征变量以及R-squared值相对较小的模型。

6.根据权利要求1所述的一种工程项目投标报价预测模型构建方法，其特征在于，

将测试数据中的自变量代入预测模型中，得到预测值；

计算预测值与对应真实值的平均绝对误差MAE；

选取平均绝对误差MAE较小的模型作为最优模型。

7.根据权利要求1所述的一种工程项目投标报价预测模型构建方法，其特征在于，还包括对最优预测模型进行假设验证，该步骤采用线性相关检验，正态分布检验和同方差性检验。

8.根据权利要求1所述的一种工程项目投标报价预测模型构建方法，其特征在于，提取的特征变量包括限价investment，桥梁长度lofBridge、桥梁占比bridgeProp、车道Nofroad、平均报价Avgoffer；

初始预测模型为：Avgoffer＝investment+lofBridge+bridgeProp+Nofroad；

最优的预测模型为：Avgoffer＝investment+investment:bridgeProp，其中，investment:bridgeProp为investment与bridgeProp的交互作用。

9.一种道桥项目投标报价预测模型，其特征在于，其采用权利要求1-8任一所述方法构建，该述预测模型为：Avgoffer＝investment+investment:bridgeProp，其中，Avgoffer为平均报价，investment为限价，bridgeProp为桥梁占比，investment:bridgeProp为investment与bridgeProp的交互作用。

10.一种道桥项目投标报价预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取限价investment、桥梁占比bridgeProp数据；

将限价investment、桥梁占比bridgeProp数据带入权利要求9所述的预测模型中。