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基于改进神经网络模型的火电建设工程项目风险评价研究

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基于改进神经网络模型的火电建设工程项目风险评价研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-16页
  1.1 选题背景及意义第10-12页
    1.1.1 选题背景第10页
    1.1.2 研究意义第10-12页
  1.2 国内外风险管理研究现状第12-14页
    1.2.1 国外研究现状第12-13页
    1.2.2 国内研究现状第13-14页
  1.3 论文主要内容和创新点第14-16页
    1.3.1 论文主要内容第14-15页
    1.3.2 论文可能的创新点第15-16页
第2章 火电建设工程项目风险管理概述第16-23页
  2.1 风险及管理第16-19页
    2.1.1 风险的含义及特征第16-17页
    2.1.2 风险管理含义、过程和方法第17-19页
  2.2 火电建设工程项目风险管理第19-21页
    2.2.1 火电工程建设项目风险管理的概念和原则第19-20页
    2.2.2 火电建设工程项目风险管理目标及管控重点第20-21页
  2.3 火电建设工程项目风险管理模型第21-22页
  2.4 本章小结第22-23页
第3章 火电建设工程项目风险识别第23-34页
  3.1 风险识别第23-26页
    3.1.1 风险识别定义第23页
    3.1.2 风险识别方法第23-25页
    3.1.3 风险识别程序第25-26页
  3.2 火电建设工程项目风险来源第26-29页
  3.3 火电建设工程项目风险因素第29-33页
    3.3.1 火电建设工程项目技术风险第29-30页
    3.3.2 火电建设工程项目管理风险第30-31页
    3.3.3 火电建设工程项目施工风险第31-32页
    3.3.4 火电建设工程项目经济风险第32页
    3.3.5 火电建设工程项目市场风险第32-33页
  3.4 本章小结第33-34页
第4章 火电建设工程项目风险评价第34-46页
  4.1 风险评价概述第34-35页
    4.1.1 风险评价的定义和标准第34页
    4.1.2 风险评价的过程第34-35页
    4.1.3 风险评价的目的第35页
  4.2 火电建设工程项目风险评价的方法第35-41页
    4.2.1 火电建设工程项目几种传统风险评价方法第35-37页
    4.2.2 神经网络评价方法概述第37-40页
    4.2.3 遗传算法的原理第40-41页
  4.3 基于改进神经网络的火电建设工程项目风险评价模型第41-45页
    4.3.1 改进的隐层节点数量的确定方法第41-42页
    4.3.2 改进的初始化权值和阈值确定方法第42-43页
    4.3.3 确定输入层、输出层的节点数量第43-45页
  4.4 本章小结第45-46页
第5章 涿州电厂工程项目风险评价第46-58页
  5.1 工程概况第46-49页
    5.1.1 项目背景第46页
    5.1.2 项目简介第46-47页
    5.1.3 项目建设的意义第47-49页
  5.2 涿州电厂工程项目风险识别第49-52页
    5.2.1 市场风险第49-50页
    5.2.2 技术风险第50页
    5.2.3 经济风险第50页
    5.2.4 政策风险第50-51页
    5.2.5 社会风险第51-52页
  5.3 涿州电厂工程项目风险评价第52-57页
    5.3.1 涿州电厂工程项目风险评价指标体系的建立第52页
    5.3.2 基于改进神经网络的涿州电厂项目风险评价模型第52-54页
    5.3.3 涿州电厂项目风险评价模型评价第54-57页
  5.4 本章小结第57-58页
第6章 研究成果与结论第58-59页
参考文献第59-62页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第62-63页
致谢第63-64页
作者简介第64页

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