| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-12页 |
| ·课题的研究背景 | 第9-11页 |
| ·课题的研究意义 | 第11-12页 |
| ·文献综述及课题相关研究 | 第12-16页 |
| ·数据仓库 | 第12-14页 |
| ·数据挖掘 | 第14页 |
| ·数据仓库和数据挖掘在项目管理领域的应用 | 第14-15页 |
| ·项目信息管理的智能化发展趋势 | 第15-16页 |
| ·本文的主要工作 | 第16-17页 |
| 2 核电工程项目进度管理的对象、体系和流程 | 第17-30页 |
| ·核电厂原理及构成 | 第17-20页 |
| ·核电厂的基本原理 | 第17-18页 |
| ·核电厂系统构成及分布 | 第18-19页 |
| ·核电厂建筑与设备 | 第19-20页 |
| ·核电工程建设的阶段划分和进度计划体系 | 第20-24页 |
| ·核电项目建设的阶段和主要任务 | 第20-21页 |
| ·核电项目工作分解体系 | 第21-24页 |
| ·核电项目进度管理的信息流程 | 第24-30页 |
| ·进度管理的流程和信息流程 | 第24-25页 |
| ·业主对核电工程进度的管理流程 | 第25-28页 |
| ·核电工程进度管理流程中的信息 | 第28-30页 |
| 3 核电工程项目进度管理信息数据仓库 | 第30-40页 |
| ·数据仓库的总体设计 | 第30页 |
| ·数据来源和处理 | 第30-36页 |
| ·数据、信息和知识 | 第30-32页 |
| ·数据仓库的数据来源 | 第32-36页 |
| ·以作业活动为中心的数据仓库建模方法 | 第36-40页 |
| ·以作业活动为中心的数据组织 | 第36-37页 |
| ·数据结构模型 | 第37-39页 |
| ·OLAP 应用 | 第39-40页 |
| 4 核电工程项目进度管理信息数据挖掘分析 | 第40-54页 |
| ·基于APRIORI 关联规则的建造工期延误风险分析 | 第40-46页 |
| ·数据关联规则的定义 | 第41-42页 |
| ·工期延误原因分析主题的数据集市 | 第42-44页 |
| ·基于Apriori 算法的挖掘过程 | 第44-46页 |
| ·基于神经网络的作业活动（项目）持续时间估计 | 第46-50页 |
| ·神经网络 | 第47-48页 |
| ·活动持续时间的影响因素分析 | 第48页 |
| ·基于神经网络的活动持续时间挖掘过程 | 第48-50页 |
| ·基于施工难度权重系数修正的赢得值法进度评价 | 第50-54页 |
| ·赢得值改进算法 | 第51-52页 |
| ·基于属性归纳法的权重系数 | 第52-54页 |
| 5 核电项目进度管理的数据仓库系统开发、智能化和智能化的组织模式 | 第54-64页 |
| ·数据仓库开发方法 | 第54-55页 |
| ·基于数据仓库的核电智能化信息管理系统框架 | 第55-58页 |
| ·智能管理信息系统的技术手段 | 第56-57页 |
| ·基于数据仓库和数据挖掘的智能化信息管理系统架构 | 第57-58页 |
| ·智能化信息管理工具带来的项目进度管理模式需求分析 | 第58-59页 |
| ·基于岗位（知识元）和智能化需求的核电项目进度管理组织模式 | 第59-64页 |
| ·智能化需求的核电项目进度管理运转模式 | 第59-64页 |
| 6 结论与展望 | 第64-65页 |
| ·总结 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 附录 | 第69页 |
