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大数据环境下政府投资建设项目决策模型研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第15-30页
    1.1 研究背景和意义第15-17页
        1.1.1 研究背景第15-16页
        1.1.2 研究意义第16-17页
    1.2 国内外研究现状第17-25页
        1.2.1 国外研究现状第17-21页
        1.2.2 国内研究现状第21-25页
    1.3 主要研究内容和技术路径第25-28页
        1.3.1 主要研究内容第25-27页
        1.3.2 研究技术路径第27-28页
    1.4 主要创新点第28-30页
第2章 政府决策中的大数据技术应用研究第30-48页
    2.1 大数据分类与采集第30-33页
    2.2 大数据存储技术分析第33-40页
        2.2.1 数据库技术第33-36页
        2.2.2 硬件架构第36-38页
        2.2.3 未来的大数据存储技术第38-40页
    2.3 大数据处理技术分析第40-45页
        2.3.1 计算技术第40-42页
        2.3.2 数据挖掘技术第42-45页
    2.4 大数据决策支持技术分析第45-46页
    2.5 本章小结第46-48页
第3章 政府投资建设项目决策情境分析及机制构建第48-72页
    3.1 大数据环境下政府决策思维变革第48-53页
        3.1.1 从经验主义到数据驱动第49-50页
        3.1.2 从单一主体到全民参与第50-52页
        3.1.3 从非理性干预到理性互动第52-53页
    3.2 大数据环境下公众参与的有效决策第53-61页
        3.2.1 当前公众参与决策中的弊端第53-55页
        3.2.2 公众参与有效决策模型第55-58页
        3.2.3 大数据环境下的公众参与决策新情境第58-61页
    3.3 大数据驱动的政府投资建设项目决策第61-63页
    3.4 政府投资建设项目决策角色定义与分析第63-66页
        3.4.1 政府角色定义与分析第63-64页
        3.4.2 公众角色定义与分析第64-65页
        3.4.3 专家角色定义与分析第65-66页
    3.5 政府投资建设项目决策决策机制构建第66-70页
        3.5.1 过渡期决策机制第66-69页
        3.5.2 成熟期决策机制第69-70页
    3.6 本章小结第70-72页
第4章 基于近似随机占优的大数据决策模型第72-101页
    4.1 决策大数据分析与处理第72-79页
        4.1.1 概率区间数及其运算规则第73-75页
        4.1.2 概率区间数信息集结算子第75-79页
    4.2 随机占优度第79-86页
        4.2.1 近似随机占优第79-81页
        4.2.2 随机占优度定义第81-86页
    4.3 概率区间数随机占优决策模型第86-88页
    4.4 算例分析第88-99页
        4.4.1 算例 1第89-92页
        4.4.2 算例 2第92-94页
        4.4.3 算例 3第94-99页
    4.5 本章小结第99-101页
第5章 政府与公众异构偏好集结决策模型第101-120页
    5.1 偏好异构性分析第101-103页
    5.2 双主体异构偏好集结模型第103-110页
    5.3 多主体异构偏好集结模型第110-114页
    5.4 算例分析第114-118页
        5.4.1 双主体异构偏好集结模型算例分析第115-116页
        5.4.2 多主体异构偏好集结模型算例分析第116-118页
    5.5 本章小结第118-120页
第6章 政府与公众偏好趋同靶向调整模型第120-133页
    6.1 决策满意度评估模型第120-124页
    6.2 政府与公众偏好趋同靶向调整模型第124-128页
        6.2.1 风险偏好调整模型第124-126页
        6.2.2 指标偏好调整模型第126-128页
    6.3 算例分析第128-132页
        6.3.1 算例 1第128-130页
        6.3.2 算例 2第130-132页
    6.4 本章小结第132-133页
第7章 研究成果与结论第133-136页
参考文献第136-147页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第147-149页
攻读博士学位期间参加的科研工作第149-150页
致谢第150-151页
作者简介第151页

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