| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-14页 |
| ·选题的背景和意义 | 第7-9页 |
| ·选题的背景 | 第7-8页 |
| ·选题的意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·国外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文的研究方法、研究内容及技术路线 | 第11-12页 |
| ·研究方法 | 第11-12页 |
| ·研究内容 | 第12页 |
| ·技术路线 | 第12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 附图 | 第13-14页 |
| 第2章 EPC总承包模式及风险概述 | 第14-22页 |
| ·EPC总承包模式解析 | 第14-17页 |
| ·EPC总承包模式的组织结构 | 第14页 |
| ·EPC总承包模式的内容及工作流程 | 第14-15页 |
| ·EPC总承包模式的特征 | 第15-17页 |
| ·EPC总承包风险概述 | 第17-21页 |
| ·工程项目风险的概念 | 第17页 |
| ·EPC项目总承包风险 | 第17-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 长输油气管道EPC总承包商风险评价指标体系的建立 | 第22-35页 |
| ·长输油气管道EPC总承包模式的特点 | 第22页 |
| ·长输油气管道EPC总承包商风险的特点 | 第22-23页 |
| ·长输油气管道EPC总承包商风险识别 | 第23-30页 |
| ·风险识别概述、过程及方法 | 第23-28页 |
| ·长输油气管道EPC总承包商风险识别 | 第28-30页 |
| ·长输油气管道EPC总承包商风险评价指标体系的建立 | 第30-33页 |
| ·风险指标设置原则 | 第30页 |
| ·风险指标的特点 | 第30-31页 |
| ·风险评价指标体系的建立 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第4章 基于粗神经网络的长输油气管道EPC总承包商风险评价模型 | 第35-49页 |
| ·传统的风险评价方法分析 | 第35-39页 |
| ·评价方法的选择 | 第39页 |
| ·粗糙集-神经网络理论 | 第39-45页 |
| ·粗糙集理论简介 | 第39-40页 |
| ·粗糙集理论在本文应用的几个关键技术 | 第40-42页 |
| ·人工神经网络简介 | 第42-43页 |
| ·基于BP算法的多层前馈网络模型 | 第43-45页 |
| ·基于粗神经网络的长输油气管道EPC总承包商风险评价模型构建 | 第45-48页 |
| ·粗糙集与神经网络的结合 | 第45-47页 |
| ·长输油气管道EPC总承包商风险评价模型的建立 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 基于粗神经网络的长输油气管道EPC总承包商风险评价模型的应用 | 第49-55页 |
| ·长输油气管道EPC总承包商风险评价过程中的数据预处理 | 第49-52页 |
| ·条件属性集与决策属性集的确定 | 第49页 |
| ·长输油气管道EPC总承包相关数据的采集 | 第49-51页 |
| ·数据预处理 | 第51-52页 |
| ·模型的训练及检测 | 第52-54页 |
| ·BP神经网络模型中参数的确定 | 第52页 |
| ·模型的训练及检测 | 第52-54页 |
| ·模型的应用 | 第54页 |
| ·项目概况 | 第54页 |
| ·风险评价 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录 | 第60-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第66页 |
