A prediction of bid price using MLP and ANFIS
Dae-Hyeon Hwang, Young-Chul Bae · Journal of Korean institute of intelligent systems · 2020
우리나라에서는 입찰에서 2002년부터 전자 입찰시스템을 기본으로 사용하고 있다. 전자 입찰은 기존입찰방식의 번거로움을 간소화하고, 발주처와 조달 업체 간 대면접촉에 의한 부정 입찰을 방지할 수 있다는 장점이 있다. 현재 입찰에서 복수 예비가격 추첨을 통한 낙찰 방식이 주로 사용하고 있다. 하지만 낙찰 방식의 특성상(난수 체계) 낙찰가격을 정확히 예측하기란 쉽지 않다. 본 논문은 전자 입찰에 적용할 수 있는 딥러닝을 이용한 입찰프로그램을 제안한다. 딥러닝 알고리즘인 다층퍼셉트론(MLP; multi layer perceptron)과 적응 신경 퍼지 추론시스템(ANFIS; adaptive neural fuzzy inference system)을 이용하여 기존의 낙찰데이터를 분석하고 낙찰가를 예측하여 두 알고리즘을 비교한 후 우수한 알고리즘을 이용한 예측 모델을 구성하고자 한다.