| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题背景 | 第7-8页 |
| ·问题的提出 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·发达国家项目管理模式 | 第9-10页 |
| ·我国部分省市改革政府投资工程管理方式的试点模式 | 第10-11页 |
| ·本文的研究内容和意义 | 第11-13页 |
| ·研究内容 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12-13页 |
| 第二章 政府投资工程代建制管理模式概述 | 第13-25页 |
| ·政府投资工程概述 | 第13-15页 |
| ·代建制的概念和特点 | 第15-17页 |
| ·代建制与其他项目管理模式的比较 | 第17-20页 |
| ·传统的项目管理模式 | 第17页 |
| ·EPC总承包模式 | 第17-18页 |
| ·项目管理模式 | 第18-20页 |
| ·代建制实施的基本工作程序 | 第20-21页 |
| ·代建制实施的主要参与方 | 第21-23页 |
| ·政府的权利和责任 | 第21页 |
| ·项目业主的职责 | 第21-22页 |
| ·代建单位的职责 | 第22-23页 |
| ·代建制模式中各相关利益主体关系 | 第23-25页 |
| 第三章 政府投资工程代建制风险因素分析 | 第25-42页 |
| ·风险的定义 | 第25-26页 |
| ·政府投资代建项目的风险来源与特点 | 第26-30页 |
| ·政府投资代建项目的风险来源 | 第26-28页 |
| ·政府投资代建项目的风险特点 | 第28-30页 |
| ·代建制的风险因素预测与识别 | 第30-42页 |
| ·从阶段性角度预测与辨识代建制模式下的风险 | 第30-34页 |
| ·从系统性角度来预测和辨识代建制模式下的风险因素 | 第34-38页 |
| ·从目标性角度来预测和辨识代建制模式下的风险因素 | 第38-42页 |
| 第四章 基于 BP神经网络的代建制风险分析模型结构 | 第42-63页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第42-48页 |
| ·人工神经网络的定义 | 第42-45页 |
| ·人工神经网络的分类 | 第45-47页 |
| ·人工神经网络的基本特征 | 第47-48页 |
| ·人工神经网络的学习及算法 | 第48-54页 |
| ·BP算法的基本原理 | 第49-50页 |
| ·BP算法学习过程的具体步骤 | 第50-52页 |
| ·BP算法的缺点及其改进 | 第52-54页 |
| ·基于 BP神经网络的风险分析模型的结构 | 第54-58页 |
| ·风险辨识单元 | 第54-56页 |
| ·神经网络单元 | 第56-57页 |
| ·风险评价单元 | 第57-58页 |
| ·基于 BP神经网络的风险分析模型的计算机软件实现 | 第58-63页 |
| ·网络与硬件环境 | 第58页 |
| ·软件环境 | 第58-59页 |
| ·代建制风险分析软件部分源代码 | 第59-63页 |
| 第五章 政府投资工程委托代建风险控制与防范 | 第63-70页 |
| ·代建制模式下的风险控制 | 第63-65页 |
| ·代建制模式下的风险防范 | 第65-70页 |
| 第六章 结论与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
| 附录:硕士研究生学习阶段发表论文 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |