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基于神经网络的建筑工程项目风险评价研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第8-15页
    1.1 研究的背景及意义第8-9页
    1.2 国内外研究的现状及存在的主要问题第9-14页
    1.3 拟研究的主要内容及技术路线第14-15页
第二章 建筑工程项目风险评价相关理论第15-24页
    2.1 建筑工程项目风险管理与风险评价概述第15-18页
        2.1.1 建筑工程项目风险管理的相关概念与特点第15-16页
        2.1.2 建筑工程项目风险评价的内涵第16-17页
        2.1.3 建筑工程项目风险评价技术第17-18页
    2.2 工程项目风险评价的特点第18-19页
        2.2.1 单一性第18页
        2.2.2 综合性第18-19页
        2.2.3 长期性第19页
    2.3 工程项目风险评价的内容与步骤第19-21页
        2.3.1 工程项目风险评价的内容第19-20页
        2.3.2 工程项目风险评价的步骤第20-21页
    2.4 人工神经网络理论概述第21-24页
        2.4.1 人工神经网络的研究现状第21-22页
        2.4.2 人工神经网络的特点与应用第22页
        2.4.3 人工神经网络的工作原理第22-24页
第三章 建筑工程项目风险评价指标体系分析第24-31页
    3.1 建筑工程项目风险评价指标体系建立的原则第24-25页
        3.1.1 系统性原则第24页
        3.1.2 客观性原则第24-25页
        3.1.3 其他原则第25页
    3.2 建筑工程项目风险评价指标体系建立的思路第25-26页
    3.3 建筑工程项目风险评价指标体系的建立第26-28页
    3.4 评价指标与风险程度相关性表示第28-31页
第四章 BP 神经网络模型的建立及模型的 MATLAB 实现第31-38页
    4.1 BP 神经网络模型的设计第31-32页
        4.1.1 输入层单元数的确定第31页
        4.1.2 隐层的设计第31-32页
        4.1.3 输出层单元数的确定第32页
    4.2 BP 神经网络模型的学习及测试第32-34页
        4.2.1 BP 神经网络模型的学习第32-33页
        4.2.2 BP 神经网络模型的训练与测试第33-34页
    4.3 BP 神经网络风险评价模型的 MATLAB 实现第34-38页
第五章 案例分析第38-44页
    5.1 案例简介第38-39页
    5.2 案例评价第39-44页
        5.2.1 利用所建立的模型对案例进行评价第39-42页
        5.2.2 相关的处理措施与建议第42-44页
第六章 全文总结与研究展望第44-46页
    6.1 全文总结第44页
    6.2 研究展望第44-46页
参考文献第46-49页
附件第49-53页
攻读硕士学位期间发表的科研论文和参与的项目第53-54页
致谢第54页

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