申请/专利权人：广东电网有限责任公司

申请日：2024-02-23

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117787569A

主分类号：G06Q10/063

分类号：G06Q10/063;G06F18/2415;G06F18/243;G06F18/27;G06N3/0442;G06N3/126;G06N5/01;G06Q10/0635;G06Q30/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明涉及智能评标技术领域，具体为智能辅助评标方法及系统，方法包括：基于预处理后的投标数据集，采用自回归积分滑动平均模型，对数据进行时间序列分析，提取时间趋势和季节性特征，识别评标关键阶段，生成评标流程关键时间节点预测结果。本发明中，通过运用自回归积分滑动平均模型和循环神经网络，不仅能够深入分析投标数据集，还能提取关键的时间趋势和季节性特征，从而更精准地预测评标流程的关键时间节点。使得评标过程能够更好地适应市场动态和项目需求的变化，提升了评标结果的准确性和适应性。通过贝叶斯网络和决策树分析，创新方案对投标方案的成功概率和风险水平进行了深入的概率决策分析。为评标决策提供了更多的数据支持。

主权项：1.一种智能辅助评标方法，其特征在于，所述方法包括：基于预处理后的投标数据集，采用自回归积分滑动平均模型，对数据进行时间序列分析，提取时间趋势和季节性特征，识别评标关键阶段，生成评标流程关键时间节点预测结果；基于所述评标流程关键时间节点预测结果，采用循环神经网络，对投标文件的内容，包括技术规格、成本效益、项目可行性的关键参数，进行深度学习和分析，解析投标文件质量，生成投标文件质量评估模型；基于所述投标文件质量评估模型，采用贝叶斯网络，对多投标方案的成功概率和风险水平进行概率决策分析，评估多种评标决策路径的预测效果，生成概率决策分析结果；基于所述概率决策分析结果，采用地理信息系统和数据模式识别技术，对评标流程进行分析，包括评标过程的时间管理、信息流通和参与人员的协调，识别流程中的瓶颈和改进点，提出优化评标流程的措施，生成评标效率优化结果；基于所述评标效率优化结果，采用层次分析法，对每个投标方案进行综合评估，包括技术合规性、成本效益、创新性和可持续性，并进行综合排名，生成投标方案综合评估结果；基于所述投标方案综合评估结果，采用机器学习算法和情景分析技术进行数据分析，包括使用预测模型分析未来市场趋势、评估投标方案在多市场情况下的表现，模拟市场变化对评标结果的影响，并对评标过程中的风险因素进行识别和评估，生成智能决策支持分析结果；基于所述智能决策支持分析结果，采用遗传算法和粒子群优化技术，对评标策略进行实时调整和优化，包括匹配市场变化、调整评标标准、优化评分机制，自动匹配多变的市场环境和项目需求，生成动态评标策略调整模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东电网有限责任公司 一种智能辅助评标方法及系统

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