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基于BP神经网络的水利工程风险管理研究

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基于BP神经网络的水利工程风险管理研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-19页
  · 选题背景及意义第10-12页
    · 选题背景第10-11页
    · 研究意义第11-12页
  · 国内外研究现状第12-17页
    · 国外研究现状第12-13页
    · 国内研究现状第13-16页
    · 神经网络及其模型应用的研究第16-17页
  · 本论文的研究内容及技术路线第17-19页
第二章 水利工程项目风险管理的相关理论第19-34页
  · 风险的基本概念第19-20页
    · 风险的含义第19页
    · 风险的特点及构成要素第19-20页
  · 水利工程风险的相关概念第20-22页
    · 水利工程风险的定义及分类第20-21页
    · 水利工程风险的特点第21-22页
  · 水利工程项目风险管理概述第22-31页
    · 风险识别第23-25页
    · 风险评估第25-29页
    · 风险控制第29-31页
  · BP神经网络的相关理论第31-34页
    · BP神经网络的概念第31-32页
    · BP神经网络的原理第32-34页
第三章 BP神经网络模型的建立及模型的MATLAB实现第34-51页
  · 水利工程风险评价指标体系的建立第34-40页
    · 风险评价指标因素分析第34-35页
    · 风险评价指标体系建立的原则第35-36页
    · 风险评价指标体系的构建第36-38页
    · 样本数据的产生第38-40页
  · 利用主成分分析法降维第40-46页
    · 主成分分析法相关概念及原理第40-41页
    · 对样本数据进行主成分分析第41-46页
    · 对样本数据进行离散化处理第46页
  · BP神经网络模型的设计第46-48页
    · 输入层单位数的确定第46-47页
    · 隐含层的设计第47页
    · 输出层单元数的确定第47页
    · 训练参数设置第47-48页
  · BP神经网络模型的建立第48-49页
  · BP神经网络模型的MATLAB实现第49-51页
第四章 BP神经网络风险管理模型在童游排涝站中的应用第51-64页
  · 工程概况第51-52页
  · 风险评价指标体系的建立第52-54页
  · 样本数据的产生第54页
  · 基于主成分和BP神经网络相结合的童游排涝站风险评价第54-62页
    · 利用SPSS对样本数据进行主成分分析第55-59页
    · 对样本数据进行离散化处理第59页
    · BP神经网络模型的建立及MATLAB的实现第59-62页
  · 风险控制第62-64页
第五章 总结与展望第64-66页
  · 总结第64页
  · 主要创新点第64-65页
  · 展望第65-66页
参考文献第66-69页
附录A 水利工程风险问卷调查第69-71页
附录B 水利工程风险因素打分表第71-73页
致谢第73-74页

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