【摘 要】
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在分析考虑各个影响报价的风险因素的基础之上得到一个适当的报高率是企业竞标获胜的关键所在。将支持向量机（SVM）方法应用到投标报高率的确定过程之中，引入粒子群优化算法（PSO）来
【基金项目】
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本项目受四川省电力建设定额站资助
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在分析考虑各个影响报价的风险因素的基础之上得到一个适当的报高率是企业竞标获胜的关键所在。将支持向量机（SVM）方法应用到投标报高率的确定过程之中，引入粒子群优化算法（PSO）来实现对SVM学习参数值的优化确定。通过与传统的人工神经网络方法（ANN）进行比较研究后发现，用新方法来确定报高率不仅简便易行．而且用新方法确定的报高率与实际值的偏差更小，显示了其在该领域中应用的广阔前景。
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