基于BP神经网络的公路建设项目风险分析
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·研究的背景和意义 | 第7-9页 |
| ·研究的背景 | 第7-8页 |
| ·研究的意义及必要性 | 第8-9页 |
| ·研究现状及存在的主要问题 | 第9-10页 |
| ·论文研究的目标、思路、主要内容及框架 | 第10-13页 |
| ·研究目标 | 第10-11页 |
| ·研究思路 | 第11页 |
| ·研究的主要内容及框架 | 第11-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 风险分析理论与方法研究综述 | 第14-29页 |
| ·风险管理研究综述 | 第14-22页 |
| ·风险 | 第14-19页 |
| ·风险管理 | 第19-20页 |
| ·风险管理研究 | 第20-22页 |
| ·风险分析技术研究综述 | 第22-27页 |
| ·风险分析 | 第22-24页 |
| ·风险分析研究 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 公路建设项目风险分析指标体系建立 | 第29-45页 |
| ·公路建设工程项目风险的特点 | 第29-30页 |
| ·公路建设项目风险识别 | 第30-37页 |
| ·风险识别的方法 | 第30-35页 |
| ·公路建设项目主要风险因素 | 第35-37页 |
| ·公路建设项目风险分析指标体系的设计 | 第37-43页 |
| ·指标体系设计原则 | 第38-40页 |
| ·指标应具备的特征 | 第40页 |
| ·指标体系的设置 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 BP网络公路建设项目风险分析模型的建立 | 第45-60页 |
| ·现行风险分析的方法 | 第45-49页 |
| ·AHP法 | 第45-48页 |
| ·MC方法 | 第48-49页 |
| ·BP神经网络理论基础 | 第49-54页 |
| ·BP神经网络的基本理论 | 第49-51页 |
| ·BP神经网络的学习算法 | 第51-54页 |
| ·BP网络公路建设项目风险分析模型的选择 | 第54页 |
| ·面向MATLAB的BP神经网络设计 | 第54-59页 |
| ·BP神经网络的创建及其初始化 | 第55页 |
| ·BP神经网络的训练及其仿真 | 第55-57页 |
| ·训练结果分析 | 第57-58页 |
| ·BP神经网络模型构建分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 BP网络风险分析模型的案例分析及风险应对 | 第60-70页 |
| ·模型的训练及检测 | 第60-65页 |
| ·样本的选取 | 第60页 |
| ·BP神经网络模型的确定 | 第60-63页 |
| ·BP神经网络模型的训练及检测 | 第63-65页 |
| ·案例项目风险分析 | 第65-66页 |
| ·案例项目概况 | 第65-66页 |
| ·案例项目风险分析 | 第66页 |
| ·案例项目风险应对 | 第66-69页 |
| ·风险应对策略 | 第66-68页 |
| ·案例项目风险应对策略应用 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 结论与展望 | 第70-72页 |
| ·结论 | 第70页 |
| ·展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
