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基于质量挣值的微粒群与灰预测研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-16页
   ·研究背景第10-11页
   ·项目管理的产生与应用第11-12页
   ·项目集成管理第12-13页
   ·本文的研究内容和创新点第13-16页
     ·本文的研究内容第13-14页
     ·本文的创新点第14-16页
第二章 挣值管理的基本理论第16-31页
   ·挣值管理的研究综述第16-20页
     ·挣值管理的研究现状第16-19页
     ·当前研究综述第19-20页
   ·挣值管理的基本原理第20-25页
     ·挣值的定义第20-21页
     ·挣值管理的定义第21-22页
     ·挣值法的参数第22-25页
   ·挣值分析的理论基础第25-27页
     ·指数分析基本原理第25-26页
     ·指数分析过程第26-27页
   ·挣值法监控的应用流程第27-29页
   ·现有挣值法在项目管理中的作用及存在的问题第29-31页
     ·挣值法在项目管理中的作用第29页
     ·现有挣值法存在的问题第29-31页
第三章 质量挣值管理第31-39页
   ·质量挣值的引入第31-36页
     ·质量挣值的提出第31-32页
     ·质量挣值法的定义第32页
     ·项目计划质量水平第32-34页
     ·实际质量水平的多级模糊综合评价第34-36页
   ·质量挣值法模型第36-39页
第四章 质量挣值管理的微粒群优化算法第39-49页
   ·工程项目管理的优化第39-40页
   ·基本微粒群算法简述第40-42页
   ·对标准微粒群算法的改进第42-46页
     ·随迭代次数调整的惯性权函数第42-44页
     ·动态加速因子第44-46页
   ·基于质量挣值的微粒群优化算法模型第46-48页
   ·小结第48-49页
第五章 工程项目质量挣值灰预测模型第49-55页
   ·灰色系统的定义第49-50页
   ·灰色理论的数据处理第50页
   ·GM(1,1)灰预测模型的构建第50-51页
   ·GM(1,1)模型的改进第51-54页
     ·灰预测模型的研究现状第51-52页
     ·基于微粒群算法的灰预测模型第52-54页
   ·小结第54-55页
第六章 基于质量挣值管理的微粒群与灰预测应用示例第55-65页
   ·改进的微粒群算法对质量挣值偏差的优化第56-58页
   ·基于质量挣值的微粒群算法改进型GM(1,1)灰预测模型第58-65页
第七章 结论与展望第65-67页
   ·主要结论第65页
   ·研究展望第65-67页
参考文献第67-71页
附录一:改进的微粒群优化算法第71-73页
附录二:基于微粒群算法灰预测模型第73-76页
致谢第76页

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