【摘要】： 本研究在借鑒一般風險管理方法和管理理論的基礎上,結合林業(yè)生態(tài)工程的特點,對項目風險的內(nèi)涵、特征、分類以及數(shù)量表征等林業(yè)生態(tài)工程項目風險管理所涉及的基本理論問題進行了分析和探討。研究提出了全面的風險管理思想,認為林業(yè)生態(tài)工程項目風險管理應當是全過程的、全部內(nèi)容的、全方位的、全員性的、和全面措施的綜合性風險管理。在此基礎上,研究從過程控制體系、環(huán)境監(jiān)測體系、管理組織體系、管理技術體系、管理機制體系多個方面綜合考慮,構建了多維的林業(yè)生態(tài)工程項目風險管理體系,并對林業(yè)生態(tài)工程項目風險管理中使用的風險回避、風險轉移、風險自留和風險損失控制等策略進行了詳細論述。通過以上三個層次的探討,研究形成了相對完整的林業(yè)生態(tài)工程項目風險管理理論體系。 研究構建了系統(tǒng)的林業(yè)生態(tài)工程項目風險管理的方法和模型。①首先,在林業(yè)生態(tài)工程項目風險識別的過程中,研究構建了基于特征映射理論的風險識別模型,從風險管理的目標入手,借助于直接映射、投影映射、分解映射、組合映射等多種映射形式,將風險管理目標特征域中的元素映射到風險因素特征域,從而保證風險識別的科學性、完整性和有效性。②在風險評判的過程中,研究利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術和模糊系統(tǒng)理論,構建了基于“BP神經(jīng)網(wǎng)絡-模糊系統(tǒng)”串聯(lián)模式的林業(yè)生態(tài)工程項目風險綜合評判模型,從而有效地解決了項目風險的復雜性和非線性帶來的多指標綜合評價難題,并使用“相對屬于”的概念使得風險等級的評判結果更加趨于合理。③在風險的監(jiān)控階段,研究提出了構建基于WEBGIS風險監(jiān)測預警系統(tǒng)的基本思路,并對其中的主要功能模塊進行了初步設計。該模型為林業(yè)生態(tài)工程項目風險的監(jiān)測、預報、險情發(fā)布等主要環(huán)節(jié)提供了良好的工作平臺。以上三個主要模型的構建,從風險管理流程的角度形成了相對完整的風險管理模型體系,既是技術上的探討,也是方法上的創(chuàng)新。 研究以天然林資源保護工程為例,展開了實證分析。研究從天保工程的現(xiàn)狀和存在的問題入手,確定了項目風險管理目標特征域,并基于特征映射模型建立了風險因素特征域,構建了風險評價指標體系。在此基礎上,研究以國家林業(yè)局《林業(yè)重點生態(tài)工程社會經(jīng)濟效益監(jiān)測》最近4年近46000多條監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎,選取欒川、盧氏、武隆等26個指標數(shù)據(jù)相對完整的監(jiān)測縣作為樣本,基于MatLab的開發(fā)平臺通過編寫程序對研究所建立的天保工程項目風險評價三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行了訓練,并利用訓練后的網(wǎng)絡進行了天保工程項目風險的多指標綜合評價。研究進一步利用模糊系統(tǒng)理論,確定了天保工程項目風險綜合值(即BP網(wǎng)絡的計算輸出值)的風險等級隸屬度,并據(jù)此進行了風險強度模式識別,從而對樣本縣的天保工程項目風險等級作出了評判。開展天保工程項目風險實證分析,一方面對本研究所確立林業(yè)生態(tài)工程項目風險識別模型和風險綜合評判模型的可操作性及有效性進行了較好的驗證,另一方面也為其他林業(yè)生態(tài)工程項目風險的管理提供了可借鑒的實踐經(jīng)驗。
【圖文】：

風險評價與監(jiān)測系統(tǒng)所涉及的風險因素的高維性、非線性、動態(tài)性（自學習、以及風險資料不完整等問題有著自身的優(yōu)勢，為克服傳統(tǒng)方式和方法的不足的可能性。因此，本研究在林業(yè)生態(tài)工程項目風險的評價和監(jiān)測過程中，將討基于 BP 算法人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型的風險評價和預警方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理神經(jīng)網(wǎng)絡是以工程技術手段模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡結構與功能的一種技術系統(tǒng)，量的非線性并行處理器來模擬眾多的人腦神經(jīng)元，用處理器之間錯綜靈活的來模擬人腦神經(jīng)元之間的突觸行為（王慧敏，2007），是對人腦神經(jīng)系統(tǒng)（即網(wǎng)絡）的簡化、抽象和模擬。因此，要充分了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡，首先必須對網(wǎng)絡有所了解。生物神經(jīng)網(wǎng)絡是由巨量的神經(jīng)細胞(Neuron)或稱神經(jīng)元組成細胞的形狀與一般的細胞有很大的不同。如圖 4-2 所示，神經(jīng)元包括神經(jīng)核部分。突起又分為軸突和樹突。軸突較長，構成神經(jīng)纖維，樹突較短而分支經(jīng)元間密切接觸。傳遞神經(jīng)沖動的地方稱為突觸，，它主要是一個神經(jīng)元的軸另一個神經(jīng)元的樹突(或細胞體)之間的接觸（李曉忠, 1994）。

三個基本功能的模仿，人工神經(jīng)網(wǎng)絡顯示出了很強的生、分析現(xiàn)實生活中復雜的、非線性的、動態(tài)化的問題。，將林業(yè)生態(tài)工程項目風險的各個影響因素作為神經(jīng)網(wǎng)同輸入信號進行不同程度的時空加權和求和，利用特定，將其轉化為相應的唯一的綜合風險值。神經(jīng)網(wǎng)絡的拓撲結構及網(wǎng)絡類型神經(jīng)元僅模仿了生物神經(jīng)元大約 150 個功能中的 3 個（基本功能的眾多人工神經(jīng)元通過一定的連接方式構成集習和運行規(guī)則，即可實現(xiàn)記憶、聯(lián)想、推理、判斷等一元具有多種類型，神經(jīng)元間的連接方式也多種多樣。因型。從神經(jīng)網(wǎng)絡的拓撲結構（神經(jīng)元間的連接方式）來四種形式：連型結構：網(wǎng)絡中每個神經(jīng)元都與其他神經(jīng)元有連接-4 所示。
【學位授予單位】：北京林業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2008
【分類號】：F326.2;F224

【引證文獻】

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本文編號：2622735