收稿日期:2024-01-09
作者簡介:劉帆洋(1990—),男,本科,工程師,從事市場開發(fā)招投標(biāo)工作。
摘要 為有效、快速地對(duì)招投標(biāo)過程中存在的問題及風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測算,文章利用灰色關(guān)聯(lián)分析建立招投標(biāo)問題及風(fēng)險(xiǎn)測算模型。得出以下結(jié)論:(1)通過粒子群優(yōu)化技術(shù)構(gòu)建支持向量機(jī),解決工程項(xiàng)目的招投標(biāo)問題及其相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問題,此模型對(duì)招標(biāo)投標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)問題的正確識(shí)別率超過80%,同時(shí)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)程度評(píng)級(jí)的精確度也達(dá)到了90%及以上。(2)該測算模型的使用有助于揭示公路投資工程招標(biāo)投標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)狀況,并為其預(yù)防和管理提供了一條全新的途徑和策略。
關(guān)鍵詞 政府投資;風(fēng)險(xiǎn)概率;工程招投標(biāo);支持向量機(jī)
中圖分類號(hào) U415.13文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A文章編號(hào) 2096-8949(2024)09-0167-03
0 引言
隨著我國經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,公路工程建設(shè)規(guī)模不斷擴(kuò)大,招投標(biāo)管理工作作為公路工程建設(shè)的重要環(huán)節(jié),在當(dāng)前公路工程招投標(biāo)的管理工作中存在虛假招標(biāo)、圍標(biāo)串標(biāo)等問題,給工程帶來極大的質(zhì)量安全隱患。如何對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別、評(píng)估和控制,是當(dāng)前亟待解決的重要問題[1]。對(duì)于公路工程招投標(biāo)管理過程中的問題和風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行深入分析與研究,找出招投標(biāo)的潛在風(fēng)險(xiǎn),以提升項(xiàng)目管理部門應(yīng)對(duì)招投標(biāo)問題及風(fēng)險(xiǎn)的管理能力[2]。
針對(duì)上述招投標(biāo)中存在管理問題,結(jié)合當(dāng)前公路工程項(xiàng)目招標(biāo)與投標(biāo)管理的缺陷及其潛在危險(xiǎn)[3],該文構(gòu)建了基于關(guān)鍵因素的評(píng)估系統(tǒng),運(yùn)用了灰度相關(guān)性和K-means聚類技術(shù)識(shí)別問題的嚴(yán)重程度、級(jí)別以及相應(yīng)的警戒線,利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法創(chuàng)建招標(biāo)與投標(biāo)過程中問題和風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測模型[4]。
1 招投標(biāo)問題及風(fēng)險(xiǎn)測算指標(biāo)體系構(gòu)建
1.1 招投標(biāo)問題及風(fēng)險(xiǎn)測算指標(biāo)體系
提取招投標(biāo)的重點(diǎn)問題和風(fēng)險(xiǎn),初步構(gòu)建招投標(biāo)問題及風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估指標(biāo)體系,該指標(biāo)體系的計(jì)算過程如圖1所示。對(duì)招投標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)案例的詞匯分析結(jié)果進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)和分析[5],相關(guān)問題和風(fēng)險(xiǎn)關(guān)鍵詞如表1所示。
基于招投標(biāo)文本文件中的問題及風(fēng)險(xiǎn)和參與者相關(guān)的問題及風(fēng)險(xiǎn),該文建立了招投標(biāo)問題及風(fēng)險(xiǎn)測算指標(biāo)體系,如表2所示。
1.2 問題及風(fēng)險(xiǎn)測算指標(biāo)體系權(quán)重
采用層次分析法對(duì)復(fù)雜且涉及多種因素、多個(gè)目標(biāo)與多元價(jià)值觀的問題進(jìn)行分類處理,整合定性和定量的分析方法,建立招標(biāo)投標(biāo)問題的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)及其潛在的風(fēng)險(xiǎn)衡量指標(biāo)系統(tǒng)。使用1~9級(jí)評(píng)分法獲得問題及風(fēng)險(xiǎn)衡量指標(biāo)的重要程度評(píng)判矩陣,計(jì)算各指標(biāo)的重要性權(quán)重,記為Ui。
信息的無序性能夠衡量因素變動(dòng)程度對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)體系的影響,鑒于該研究中使用的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)為不確定性,因此須使用百分?jǐn)?shù)分配方式,給每種情況下的各個(gè)因素打分,以實(shí)現(xiàn)其定量的評(píng)級(jí)過程,并且要對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化驗(yàn)證后才能應(yīng)用不確定性理論,最后判斷各要素的重要性和它們的各自權(quán)重值,即Uj,具體方法可以參考式(1)及式(2):
(1)
(2)
式中,λ——不確定數(shù)值的修正參數(shù),取值在0~1范圍內(nèi)。該次研究中取0.1。式(2)中的Uj′為風(fēng)險(xiǎn)因素結(jié)果權(quán)重,主要是對(duì)Uj*進(jìn)行簡化統(tǒng)一量級(jí)處理。
2 招投標(biāo)管理問題及風(fēng)險(xiǎn)測算模型構(gòu)建
2.1 基于支持向量機(jī)的測算模型
基于支持向量機(jī)建立招投標(biāo)管理問題及風(fēng)險(xiǎn)測算模型,對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)和修正參數(shù)進(jìn)行最優(yōu)解處理。根據(jù)結(jié)果的優(yōu)化過程進(jìn)行多次迭代計(jì)算,模型測算過程如圖2所示。基于上述支持向量機(jī)的迭代優(yōu)化測算模型,結(jié)合大量招投標(biāo)問題及風(fēng)險(xiǎn)的案例數(shù)據(jù),計(jì)算得到目前招投標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)據(jù)規(guī)律,具體計(jì)算過程按照式(3)進(jìn)行:
(3)
式中,f(x)——風(fēng)險(xiǎn)因素的線性擬合方程;xI——風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)指標(biāo);yI——結(jié)果參數(shù);I——M個(gè)因素序列;u——1級(jí)影響因素的權(quán)重向量;ε——不確定性離散函數(shù)的誤差;γI、γI*——浮動(dòng)變量;c——修正參數(shù);φ(xI)——非線性映射函數(shù)。
2.2 實(shí)例分析
2.2.1 確定招投標(biāo)管理問題和風(fēng)險(xiǎn)測算指標(biāo)的權(quán)重
依據(jù)問題和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算,能夠確定最終的修正賦權(quán)方案,具體的計(jì)算結(jié)果參見表3所示。
2.2.2 灰色關(guān)聯(lián)分析確定問題及風(fēng)險(xiǎn)
設(shè)定母序列中所有招投標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)偏向評(píng)價(jià)指數(shù)均為100,對(duì)35項(xiàng)政府投資建設(shè)項(xiàng)目招投標(biāo)事件進(jìn)行分析。利用Matlab程序計(jì)算各比較序列的灰色相關(guān)系數(shù),并按其等級(jí)進(jìn)行排序,從而獲得35種情景下的問題與風(fēng)險(xiǎn)的排行狀況,分析數(shù)據(jù)見表4所示。
由表4可以看出,排列越靠前,則與參考數(shù)列的相似度越高,代表風(fēng)險(xiǎn)概率越大。實(shí)際案例中存在的風(fēng)險(xiǎn)因素與數(shù)據(jù)的灰色關(guān)聯(lián)度,存在線性關(guān)系,風(fēng)險(xiǎn)因素的測算結(jié)果隨其相似度的增加而逐漸升高,將灰色關(guān)聯(lián)度應(yīng)用于招投標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)問題測算可得到較好的評(píng)價(jià)效果。
2.2.3 K-means聚類確定風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)及閾值
把上述算出的灰色相關(guān)性的數(shù)據(jù),當(dāng)作K-means聚類的參考標(biāo)準(zhǔn),然后利用SPSS的數(shù)據(jù)分組工具執(zhí)行。不斷重復(fù)此步驟后,可以成功地將問題和潛在的風(fēng)險(xiǎn)劃定為三個(gè)層次。依據(jù)樣品與對(duì)應(yīng)聚類中心之間的距離,將其轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的級(jí)別數(shù)值區(qū)間,風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)及閾值如表5所示:
表4 灰色關(guān)聯(lián)度排序
排名 灰色關(guān)聯(lián)度 案例
1 0.877 9 32
2 0.866 1 7
... ... ...
34 0.741 1 23
35 0.738 0 16
表5 問題及風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果
序號(hào) 風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別 結(jié)果評(píng)級(jí)數(shù)值
1 低級(jí)風(fēng)險(xiǎn) (0,0.699 82)
2 中級(jí)風(fēng)險(xiǎn) (0.699 82,0.807 99)
3 高級(jí)風(fēng)險(xiǎn) (0.807 99,1)
2.2.4 測算模型預(yù)測結(jié)果
該研究致力于確定最優(yōu)的處罰參數(shù)和核心參數(shù),利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建并優(yōu)化以支持向量機(jī)為基礎(chǔ)的問題解決和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,然后把訓(xùn)練好的模型直接運(yùn)用到測試數(shù)據(jù)中。依據(jù)對(duì)測試數(shù)據(jù)的預(yù)測成果,可以得出此模型的預(yù)估精準(zhǔn)度達(dá)到72.207%,具體見圖3所示。將這些預(yù)測數(shù)值與其相應(yīng)的偏好級(jí)別進(jìn)行對(duì)照,發(fā)現(xiàn)在案例1、3、4、5、7、9、12和13上存在錯(cuò)誤判斷的情況,其準(zhǔn)確率僅有61.538%,這表明使用支持向量機(jī)的招投標(biāo)問題及其風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型并不完美,因此仍需對(duì)其進(jìn)一步完善。
圖3 支持向量機(jī)測試集實(shí)際與預(yù)測對(duì)比
把35個(gè)招標(biāo)投標(biāo)實(shí)例的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估矩陣當(dāng)作輸入數(shù)據(jù),然后利用Matlab軟件進(jìn)行處理,并分析這30組訓(xùn)練樣本和13份測試樣品。經(jīng)過優(yōu)化后,問題解決和風(fēng)險(xiǎn)度量模型達(dá)到了86.803%的精確度,如圖4所示,其預(yù)測結(jié)果與真實(shí)情況的相符程度較高。通過比較測試樣本中預(yù)測數(shù)值與其相應(yīng)的級(jí)別分類,可以看到僅有案例2存在錯(cuò)誤識(shí)別的情況,且該系統(tǒng)的準(zhǔn)確率達(dá)到92.308%,表現(xiàn)出良好的預(yù)測能力。
圖4 粒子群優(yōu)化的支持向量機(jī)測試集的實(shí)際與預(yù)測對(duì)比
3 結(jié)論
該文根據(jù)當(dāng)前公路工程項(xiàng)目招投標(biāo)管理的問題及風(fēng)險(xiǎn),構(gòu)建了評(píng)估系統(tǒng),運(yùn)用了灰度相關(guān)性和K-means聚類技術(shù)識(shí)別問題的嚴(yán)重程度、級(jí)別以及相應(yīng)的警戒線。最終,利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法創(chuàng)建了專門用來測算招標(biāo)與投標(biāo)過程中的問題和風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測模型,主要得到以下結(jié)論:
(1)利用基于粒子群優(yōu)化的支持向量機(jī)自動(dòng)計(jì)算模型,可以迅速且精確地對(duì)招投標(biāo)事件進(jìn)行問題、風(fēng)險(xiǎn)和等級(jí)的測算,其預(yù)測準(zhǔn)確度大幅提升,在招投標(biāo)問題、風(fēng)險(xiǎn)及等級(jí)測算的研究領(lǐng)域具有創(chuàng)新性。
(2)模型能夠全面、精確地考慮招投標(biāo)過程中的各種因素,從而對(duì)問題和風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測算。它可以有效地識(shí)別招投標(biāo)中的風(fēng)險(xiǎn)行為,提升政府的管理能力和水平,并迅速采取應(yīng)對(duì)措施以減少風(fēng)險(xiǎn)行為。
(3)進(jìn)行實(shí)際公路工程招投標(biāo)操作過程中,應(yīng)從招標(biāo)文件和招標(biāo)參與人等方面建立風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo),采用支持向量機(jī)建立預(yù)測模型,可以很好地降低公路工程招投標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)因素的影響程度。
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