一种智能辅助评标方法及系统

专利主权项内容

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。