摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6页 |
第1章 绪论 | 第10-18页 |
1.1 选题背景 | 第10页 |
1.2 选题意义 | 第10-11页 |
1.3 国内外研究现状 | 第11-15页 |
1.3.1 国外风险管理的起源与发展 | 第11-12页 |
1.3.2 国外学者的主要观点 | 第12-13页 |
1.3.3 我国项目风险管理的研究现状 | 第13-14页 |
1.3.4 基于BP神经网络的项目风险管理的研究现状 | 第14-15页 |
1.4 研究内容和方法 | 第15-16页 |
1.4.1 研究内容 | 第15页 |
1.4.2 研究方法 | 第15-16页 |
1.5 研究目标及技术路线 | 第16-17页 |
1.5.1 研究目标 | 第16页 |
1.5.2 技术路线 | 第16-17页 |
1.6 本章小结 | 第17-18页 |
第2章 化工项目的风险管理理论和技术 | 第18-32页 |
2.1 相关理论及方法概述 | 第18-22页 |
2.1.1 风险及项目风险 | 第18-19页 |
2.1.2 风险管理的概念及范畴 | 第19-20页 |
2.1.3 风险管理体系 | 第20-22页 |
2.2 化工项目的风险 | 第22-23页 |
2.2.1 化工项目的特点 | 第22-23页 |
2.2.2 化工项目的风险分类 | 第23页 |
2.2.3 化工项目风险管理的意义 | 第23页 |
2.3 化工项目风险识别 | 第23-26页 |
2.3.1 风险识别的目的 | 第23-24页 |
2.3.2 风险识别的过程 | 第24-25页 |
2.3.3 风险识别的依据 | 第25页 |
2.3.4 主要技术手段 | 第25-26页 |
2.4 化工项目风险评估 | 第26-27页 |
2.4.1 化工风险评估的理论基础 | 第26-27页 |
2.4.2 风险评估的目标 | 第27页 |
2.4.3 风险评估的结论 | 第27页 |
2.5 化工项目风险响应 | 第27-29页 |
2.5.1 风险响应与风险识别及风险评估的关系 | 第27-29页 |
2.5.2 项目风险响应的计划制定 | 第29页 |
2.6 化工项目风险管理的主要问题 | 第29-31页 |
2.6.1 项目规模大,风险类别错综复杂 | 第29-30页 |
2.6.2 项目周期长,风险因素多样可变 | 第30页 |
2.6.3 项目影响深,风险后果危险严重 | 第30-31页 |
2.7 本章小结 | 第31-32页 |
第3章 基于BP神经网络的化工项目风险管理模型建立 | 第32-38页 |
3.1 BP神经网络模型的引入 | 第32页 |
3.1.1 解决化工项目风险复杂性问题 | 第32页 |
3.1.2 解决化工项目风险多变性问题 | 第32页 |
3.1.3 解决化工项目风险准确性问题 | 第32页 |
3.2 化工项目风险识别模型的建立方法 | 第32-35页 |
3.2.1 BP神经网络结构设计 | 第32-33页 |
3.2.2 学习速率的确定 | 第33-34页 |
3.2.3 传递函数的选取 | 第34页 |
3.2.4 应用BP神经网络的优点和不足 | 第34-35页 |
3.3 化工项目风险数据的采集和处理方法 | 第35-36页 |
3.3.1 数据采集的要求 | 第35-36页 |
3.3.2 蒙特卡罗法 | 第36页 |
3.4 化工项目风险模型的训练和测试 | 第36-37页 |
3.5 本章小结 | 第37-38页 |
第4章 YYN化工项目的风险管理实例 | 第38-47页 |
4.1 YYN化工项目简介 | 第38页 |
4.2 YYN化工项目的风险识别、评估和管理 | 第38-43页 |
4.2.1 YYN项目的风险识别 | 第38-40页 |
4.2.2 YYN项目的风险评估 | 第40-43页 |
4.3 YYN化工项目的风险评估 | 第43-44页 |
4.4 风险应对 | 第44-46页 |
4.5 本章小结 | 第46-47页 |
第5章 YYN化工项目风险管理的改进措施 | 第47-50页 |
5.1 BP神经网路风险评估的启示 | 第47页 |
5.2 加强技术研发创新,提高竞争力 | 第47-48页 |
5.3 加强安全生产管理,营造安全文化 | 第48页 |
5.4 加强资金管理,控制财务危机 | 第48页 |
5.5 加强组织管理,合理配置资源 | 第48-50页 |
第6章 论和展望 | 第50-51页 |
6.1 结论 | 第50页 |
6.2 不足之处 | 第50-51页 |
参考文献 | 第51-54页 |
致谢 | 第54-55页 |
卷内备考表 | 第55页 |