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基于BP神经网络的绿色建筑风险识别与评价

摘要第9-10页
Abstract第10页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状及不足第12-14页
        1.2.1 国外研究现状第12-13页
        1.2.2 国内研究现状第13页
        1.2.3 存在的不足第13-14页
    1.3 论文研究内容与技术路线第14-15页
    1.4 研究方法与创新点第15-17页
        1.4.1 主要研究方法第15页
        1.4.2 论文创新点第15-17页
第2章 绿色建筑项目风险管理的相关理论第17-29页
    2.1 建筑工程项目风险管理与风险评价概述第17-19页
        2.1.1 项目风险的内涵第17-18页
        2.1.2 项目风险管理的内容与分类第18-19页
        2.1.3 项目风险管理的重要性第19页
    2.2 绿色建筑相关理论概述第19-24页
        2.2.1 绿色建筑的内涵第19-20页
        2.2.2 绿色建筑与传统建筑的区别第20-21页
        2.2.3 绿色建筑项目的目标体系第21页
        2.2.4 绿色建筑风险因素分析第21-23页
        2.2.5 绿色建筑项目风险的显著性第23-24页
    2.3 人工神经网络理论第24-29页
        2.3.1 人工神经网络的发展第24-25页
        2.3.2 人工神经网络的基本特征第25-26页
        2.3.3 人工神经网络在各个领域的应用第26-27页
        2.3.4 人工神经元模型第27页
        2.3.5 人工神经网络结构及工作方式第27页
        2.3.6 神经网络的学习第27-29页
第3章 绿色建筑项目风险评价指标体系分析第29-42页
    3.1 绿色建筑项目风险识别第29-36页
        3.1.1 绿色建筑项目风险识别概述第29页
        3.1.2 绿色建筑风险识别的程序第29-30页
        3.1.3 绿色建筑的风险识别的内容第30-36页
        3.1.4 绿色建筑风险识别中的不足第36页
    3.2 绿色建筑项目风险评价指标体系的建立第36-38页
        3.2.1 风险评价指标体系构建的原则第36-37页
        3.2.2 建筑工程项目风险评价指标体系建立的思路第37-38页
        3.2.3 建筑工程项目风险评价指标体系的建立第38页
    3.3 评价指标与风险程度相关性表示第38页
    3.4 常用的风险评价方法与不足第38-42页
        3.4.1 常用的风险评价方法第38-39页
        3.4.2 常用风险评价方法的不足第39-42页
第4章 BP神经网络模型的建立及模型的MATLAB实现第42-48页
    4.1 BP神经网络模型的设计第42-43页
        4.1.1 输入层单元数的确定第42页
        4.1.2 隐层的设计第42页
        4.1.3 输出层单元数的确定第42-43页
    4.2 BP神经网络模型的学习及测试第43-48页
        4.2.1 BP神经网络模型的学习第43-44页
        4.2.2 BP神经网络模型的训练与测试第44-48页
第5章 BP神经网络风险管理模型在案例中的应用第48-56页
    5.1 项目概况第48页
    5.2 案例分析第48-51页
    5.3 项目全寿命周期风险应对策略第51-56页
        5.3.1 绿色建筑项目决策阶段风险应对策略第51-52页
        5.3.2 绿色建筑项目设计阶段风险应对策略第52-53页
        5.3.3 绿色建筑项目建设阶段风险应对策略第53-54页
        5.3.4 绿色建筑项目试运营阶段风险应对策略第54-55页
        5.3.5 绿色建筑项目运营维护阶段风险应对策略第55-56页
第6章 总结与展望第56-58页
    6.1 全文总结第56页
    6.2 研究展望第56-57页
    6.3 论文的局限性以及后续研究的建议第57-58页
参考文献第58-60页
攻读硕士学位期间论文发表及科研情况第60-61页
致谢第61-62页
附件 1第62-64页
附件 2 关于绿色建筑全寿命周期风险评价问卷调查第64-66页

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