BP神经网络的武器装备研制项目风险评估模型

风险评估是项目风险管理过程中最困难、最耗时的一个过程,论文给出了项目风险评估的基本流程和评价方法,采用模拟生物神经元基本功能的bp神经网络技术建立了风险评估模型;并通过matlab神经网络工具箱学习训练该网络模型。经测试数据验证,结果比较准确,具有广泛的实用性。

关于准确地识别软件风险因素,深入研究软件项目风险评估问题,由于软件项目的复杂性和软件风险因子的不确定性和模糊性,无法采用传统数学方法建立准确软件项目风险评估模型。由于传统的数学评估模型的评估准确率比较低,为了提高软件项目评估准确率,提出一种bp神经网络的软件项目风险评估方法。软件项目风险评估方法采用专家系统构建软件项目风险评估指标体系,后对评估体系进行预处理,消除评估体系之间重复和无用的信息,并将非线性学习能力优异的bp神经网络输入,通过bp神经网络自适应学习得到的最优软件项目评估模型,在matlab平台上进行验证性仿真。结果表明,算法提高了软件项目风险评估的准确率,克服了传统数学评估模型的缺陷,评估的结果更具科学性,在软件项目风险评估中提供了有效的方法。

文章研究项目风险管理成熟度模型,并分析在matlab环境下,用bp神经网络评估项目风险管理成熟度等级的可行性。利用神经网络的自学习、自调整以及非线性映射功能,确定基于bp神经网络的项目风险管理成熟度等级评估模型的结构和算法。通过实例分析,取得满意效果,为项目风险管理成熟度评估提供一种新思路。

通过zopp方法综合研究我国主要tot项目在融资、经营、管理中的问题,建立tot项目融资风险评估指标体系,利用bp神经网络构建tot项目融资风险评估模型,并通过matlab对模型进行仿真,为tot项目融资风险评估提供一种新的方法。

复杂装备由于技术先进、结构多样、构成单元多,维修(尤其是规模较大的计划性修理)时容易出现超支、延期,甚至重大的质量与安全性事故。多层风险矩阵基于风险矩阵,将复杂装备的维修过程按维修环节进行层次划分,通过单个环节的风险损失预估值的计算,得到整个维修项目的风险损失预估值,再依据风险损失预估值做出评价。

武器装备研制作为军事战略的重要组成部分,对军队战斗力的形成有着十分重要的影响。装备研制可靠性工作项目必须要用科学的方法来指导,目的是能够确定正确的武器装备研制决策,为军队提供坚实的物质技术基础。总结了用风险影响图分析问题的思想,综述了层次分析法的优缺点,对装备研制可靠性工作项目风险评估做了介绍。

随着政府投资项目在国民经济发展中的地位逐步提高,近年来关于政府投资项目风险的研究逐渐增多,而且大多数研究采用层次分析法、蒙特卡洛模拟法等方法进行研究。尽管这些方法具有计算简便、易于理解等特点,但仍具有一定的不足。为克服上述缺陷,本文拟引入bp神经网络对政府投资项目风险进行研究。

本研究克服了单纯采用专家风险因子测度方法主观性较强的缺点,以及单纯采用人工神经网络评估模型模糊性的缺点,结合两种方法的优点,利用基于bp神经网络算法的microsoftvisualc++程序,在专家风险因子测度基础上,通过大量风险评估成功案例数据的训练,成功建立了航空型号项目风险预测模型。该模型可以较为精确、客观地预测型号项目的失败概率、成功概率、失败后果等风险因子,为型号项目管理决策提供更可靠的理论指导。

文章参考一般风险评估理论,提出了建筑工程项目风险评估模型并运用模糊综合评价法对项目风险进行了评估,得出项目中各种风险的重要性权重和排序,最后运用敏感性分析方法对风险因素对项目风险等级的影响进行了分析。

在软件项目生存周期早期或创新型项目的研发过程中,可用的案例数据很少或很不完整,项目风险多由专家经验进行主观评估,给风险的客观度量带来了很大的困难。提出了一种基于贝叶斯网络的软件项目风险评估方法,不仅可度量风险影响程度的风险当量,还能度量出多种风险对某种风险后果的组合影响以及单个风险对整体后果的综合影响,从而增强了软件项目风险的预测和应变能力,为有效地降低风险发生概率、提高软件开发成功率提供了一种新的途径。

研究目的:中国铁路建设项目是实施"一带一路"战略的重要组成部分,而海外铁路修建的风险评估是项目的首要环节。本文首先综合各项风险因素,主要分析铁路建设项目沿途的亚洲及欧洲部分国家,建立了铁路建设项目风险评价体系；其次,针对亚欧两个大洲政治经济文化上的差异,使用了不同的训练算法建立了两个独立的bp神经网络模型。研究结论:(1)本文针对亚洲和欧洲不同的情况,利用不同的函数建立了bp神经网络模型来进行风险评价；(2)通过所创建的神经网络模型,在铁路建设目标国宏观风险评价中,只需专家给出目标国各个风险的评分,就可以得出目标国的总体建设风险评分,无需再进行繁琐的人工总体评分；(3)本研究结果可用于高速铁路建设风险评估。

项目风险评估表——项目风险评估表　　空白表格，pdf格式。　　编制于2009年　　[color=blue]欢迎您来**建筑施工网--建筑人的网上家园[/color]>>>点击进入https://sg.zhulong.com/

项目风险评估表——中建系统的管理表格，编制规范，推荐参考使用。　　

分析了传统的工程伪装评价方法的不足，较全面地考虑了影响工程伪装效能的因素，建立了客观的评价模型，设计了两级神经网络，初步提出了评价模型中各因素的指标级，构建了基于bp神经网络的工程伪装效能评估系统，该系统可以实现对工程伪装效能的客观评估。

本文根据房地产投资项目风险自身的特性,利用改进的bp人工神经网络来研究房地产项目投资中的风险,将房地产风险量化,进行风险评价,并用实例进行了训练与分析,证实了该方法的可行性。该方法具有自组织与自适应等优点,克服了主观因素多的缺点,提高了评价的精确度,从而为管理者提供更为合理的参考依据,使投资决策更为科学。

针对现役装备改造过程中存在的缺乏系统性和缺少评估的问题，在深入分析装备改造过程的基础上，建立了现役装备改造效果指标和评分表格，提出了改造效果的评估流程，通过将该方法应用于我军现役装备改造评估，证明了该方法的可行性．

建设项目风险管理的人工神经网络模型研究——利用3层并行分布式人工神经网络连接模型和bp网络算法理论，建立建设项目bp网络风险预测模型，对项目的总体风险进行评价，得到项目风险的量化参考指标，对建设项目风险估计网络模型的建立进行分析，为项目投标决策...

利用3层并行分布式人工神经网络连接模型和bp网络算法理论,建立建设项目bp网络风险预测模型,对项目的总体风险进行评价,得到项目风险的量化参考指标,对建设项目风险估计网络模型的建立进行分析,为项目投标决策和风险管理提供了有效的风险分析工具。

装备维修项目易产生安全、质量、进度及费用风险.为解决维修项目整体风险评估问题,通过定义维修单元任务,明确了维修项目整体过程风险评估的思路.建立了一种用于单元任务数量不多情况下的维修项目整体风险评估模型,并给出了相应的仿真步骤.应用该模型,进行了某柴油机中修项目风险仿真、操作过程,仿真结果说明了模型的可操作性和有效性.

房地产项目存在较多风险,影响工程项目的经济效益。利用bp神经网络的优势,对房地产项目风险进行评价,明确项目风险,采取对应措施,防范风险,提高工程效益。本文简单探讨了基于bp神经网络的饿房地产项目风险评价。

为了科学评估公路隧道的施工风险,以4m1e原理为基础,构建了公路隧道施工风险评价指标体系。运用owa算子确定了客观权重,结合bp神经网络构建了公路隧道施工风险评价模型。该评估模型在一定程度上削弱了个别极端数据对结果的影响,在复杂系统及非线性问题上具有一定优势。运用该模型对公路隧道施工风险评估进行模拟,并结合实际案例分析,得出模拟情况与实际情况相一致的结论,验证了该模型在公路隧道施工风险评估过程中的科学性。

文章建立了具有18项评价指标和3层神经网络的建筑学专业评估模型,通过对评估结果的预测,使得各个院校可以更好的自评以加强建筑学本科教学的管理,提升建筑学专业学生的专业知识。通过实证检验表明,基于bp神经网络建立的评价模型在建筑学专业评估中的应用是可行的。