本文選題：創(chuàng)新項目組合 + 績效預(yù)測��； 參考：《合肥工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：為了維持長期的競爭優(yōu)勢,企業(yè)常常并行開展多個創(chuàng)新項目以便最大程度地利用資源,同時也使得創(chuàng)新項目組合管理的重要性逐漸凸顯。創(chuàng)新項目組合的成功可以通過創(chuàng)新項目組合管理完成項目組合戰(zhàn)略目標的程度即創(chuàng)新項目組合績效來呈現(xiàn)。要保證有著較高創(chuàng)新項目組合績效就需要對創(chuàng)新項目組合管理的整個過程進行管控,及時地發(fā)現(xiàn)影響成功的關(guān)鍵因素。創(chuàng)新項目組合的成功受到高管參與、項目經(jīng)理勝任力、項目組合管理流程等多因素的影響,且影響因素間不僅存在線性關(guān)系,也可能存在復(fù)雜的非線性因果關(guān)系。然而,傳統(tǒng)的績效預(yù)測方法大部分只考慮影響因素間的線性因果關(guān)系或者本身就存在缺陷。鑒于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模方法常被用來模擬變量間的復(fù)雜因果關(guān)系并進行績效的預(yù)測,本文將使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對創(chuàng)新項目組合績效進行預(yù)測,然而,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在區(qū)分因果關(guān)系和虛假關(guān)系方面卻有著不足。為了解決這種不足且提高預(yù)測準確率,本文建立一個含潛變量的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,并提出創(chuàng)新項目組合績效預(yù)測的方法框架。首先,通過問卷調(diào)查識別創(chuàng)新項目組合績效的影響因子,建立項目組合績效的傳統(tǒng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);然后,基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖中變量間的因果關(guān)系構(gòu)建變量間的假設(shè)因果關(guān)系模型,采用偏最小二乘法進行模型參數(shù)估計,并根據(jù)路徑系數(shù)的顯著性識別出虛假的因果關(guān)系,形成新的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型;最后,通過參數(shù)學(xué)習(xí)預(yù)測創(chuàng)新項目組合績效。此外,將本文所提出的方法應(yīng)用于收集的169份企業(yè)樣本數(shù)據(jù),并使用了十折交叉法計算了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、樹擴展的貝葉斯分類器結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、K2算法結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及偏最小二乘法優(yōu)化后的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對創(chuàng)新項目組合績效預(yù)測的平均準確率,結(jié)果表明了本文所提出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有著較高的準確性和穩(wěn)定性。
[Abstract]:In order to maintain long-term competitive advantage, enterprises often carry out parallel multiple innovation projects to maximize the use of resources, but also makes the importance of the innovation of the project portfolio management gradually. The innovation project portfolio success can complete the project portfolio strategy through innovation project portfolio management level innovation project portfolio performance to ensure a presentation. High innovation project portfolio performance is needed to control the whole process of innovation of project portfolio management, the timely discovery of key factors affecting the success of innovation. The success of the project portfolio is high in tube, the project manager competency, many factors affecting the project portfolio management process, not only the linear relationship exists and influence factors, may also exist the complex nonlinear causal relationship. However, the traditional performance prediction methods only consider the most linear among the influencing factors The relationship between fruit or itself is defective. Given the predicted Bias network modeling method is often used to simulate the complex causal relationships between variables and performance, this paper will use the Bias network to predict the innovation project portfolio performance however, Bias network in distinguishing causality and false relations are insufficient to solve this problem. And improve the accuracy of prediction, this paper establishes a includinglv Bias network model, and puts forward the framework of innovation project portfolio performance prediction method. Firstly, through the influence of questionnaire identify innovative project portfolio performance factor, the traditional Bias network to establish a project portfolio performance; then, the causal relationship between variables of the Bias network diagram construction of the causal relationship between the variables hypothesis model based on model parameters were estimated using partial least squares method, and according to the path coefficient The significance of identifying false causality, Bias formed the new network model; finally, predict the innovation project portfolio performance through learning the parameters. In addition, 169 enterprises sample data of the proposed method is applied to the collection, and using ten fold cross method of artificial neural network calculation, the extended Bias tree classifier structure learning of the network structure, the average accuracy of Bias network structure K2 algorithm to learn the structure of the network structure and partial least squares optimization prediction on the innovation project portfolio performance, results show that the proposed network structure with high accuracy and stability.

【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F273.1;F224

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本文編號：1732771