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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水利工程風(fēng)險(xiǎn)管理研究

發(fā)布時(shí)間:2017-05-22 17:13

  本文關(guān)鍵詞:基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水利工程風(fēng)險(xiǎn)管理研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:隨著我國水利行業(yè)的大力發(fā)展,各類水利工程項(xiàng)目日益增多,各種風(fēng)險(xiǎn)時(shí)有發(fā)生。我國是航運(yùn)大國,做好準(zhǔn)確、有效的水利工程風(fēng)險(xiǎn)管理對(duì)水利工程安全起著重要的作用。有效的風(fēng)險(xiǎn)管理,勢(shì)必減少對(duì)國家的損失和人民的傷害。本文主要是針對(duì)水利工程建設(shè)過程中存在的風(fēng)險(xiǎn)隱患,進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別,建立適當(dāng)?shù)脑u(píng)價(jià)指標(biāo)模型,并采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建模,從而利用建立的模型對(duì)水利工程進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)并得出相應(yīng)的結(jié)論和整改建議,進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制和監(jiān)督,形成一套完整的風(fēng)險(xiǎn)管理模式。本文首先通過相關(guān)的資料對(duì)水利工程風(fēng)險(xiǎn)及風(fēng)險(xiǎn)管理的基本理論進(jìn)行闡述,并對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理各個(gè)過程進(jìn)行分析,之后對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理進(jìn)行介紹。其次,利用問卷調(diào)查對(duì)水利工程存在的風(fēng)險(xiǎn)隱患進(jìn)行調(diào)查分析,識(shí)別出水利工程主要風(fēng)險(xiǎn)因素,并建立相應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,然后采用專家打分法來對(duì)選擇的10個(gè)樣本進(jìn)行量化。之后為了簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)的輸入,提高網(wǎng)絡(luò)的收斂速率。因此,當(dāng)輸入數(shù)據(jù)的維數(shù)較大時(shí),利用SPSS軟件,采用主成分分析法對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理,并進(jìn)行數(shù)據(jù)離散化處理,從而簡(jiǎn)化了BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),提高訓(xùn)練速率。再次,水利風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行降維處理后,利用MATLAB工具,將前8個(gè)樣本作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù),后2個(gè)樣本作為測(cè)試數(shù)據(jù)。測(cè)試結(jié)果表明該風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型是有效的。最后,對(duì)在建的排澇站項(xiàng)目進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理,利用主成分和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià),并根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果及主成分公式的系數(shù)分析了影響排澇站的關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素,對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)因素采取針對(duì)性的措施降低對(duì)工程項(xiàng)目的不利影響。
【關(guān)鍵詞】:水利工程 風(fēng)險(xiǎn)管理 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 主成分分析
【學(xué)位授予單位】:江西理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:F426.91;TP183
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-10
  • 第一章 緒論10-19
  • 1.1 選題背景及意義10-12
  • 1.1.1 選題背景10-11
  • 1.1.2 研究意義11-12
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-17
  • 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀12-13
  • 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀13-16
  • 1.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其模型應(yīng)用的研究16-17
  • 1.3 本論文的研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線17-19
  • 第二章 水利工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理的相關(guān)理論19-34
  • 2.1 風(fēng)險(xiǎn)的基本概念19-20
  • 2.1.1 風(fēng)險(xiǎn)的含義19
  • 2.1.2 風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn)及構(gòu)成要素19-20
  • 2.2 水利工程風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)概念20-22
  • 2.2.1 水利工程風(fēng)險(xiǎn)的定義及分類20-21
  • 2.2.2 水利工程風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn)21-22
  • 2.3 水利工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理概述22-31
  • 2.3.1 風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別23-25
  • 2.3.2 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估25-29
  • 2.3.3 風(fēng)險(xiǎn)控制29-31
  • 2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論31-34
  • 2.4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念31-32
  • 2.4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理32-34
  • 第三章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立及模型的MATLAB實(shí)現(xiàn)34-51
  • 3.1 水利工程風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立34-40
  • 3.1.1 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)因素分析34-35
  • 3.1.2 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系建立的原則35-36
  • 3.1.3 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建36-38
  • 3.1.4 樣本數(shù)據(jù)的產(chǎn)生38-40
  • 3.2 利用主成分分析法降維40-46
  • 3.2.1 主成分分析法相關(guān)概念及原理40-41
  • 3.2.2 對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析41-46
  • 3.2.3 對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理46
  • 3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計(jì)46-48
  • 3.3.1 輸入層單位數(shù)的確定46-47
  • 3.3.2 隱含層的設(shè)計(jì)47
  • 3.3.3 輸出層單元數(shù)的確定47
  • 3.3.4 訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置47-48
  • 3.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立48-49
  • 3.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的MATLAB實(shí)現(xiàn)49-51
  • 第四章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)管理模型在童游排澇站中的應(yīng)用51-64
  • 4.1 工程概況51-52
  • 4.2 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立52-54
  • 4.3 樣本數(shù)據(jù)的產(chǎn)生54
  • 4.4 基于主成分和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的童游排澇站風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)54-62
  • 4.4.1 利用SPSS對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析55-59
  • 4.4.2 對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理59
  • 4.4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立及MATLAB的實(shí)現(xiàn)59-62
  • 4.5 風(fēng)險(xiǎn)控制62-64
  • 第五章 總結(jié)與展望64-66
  • 5.1 總結(jié)64
  • 5.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)64-65
  • 5.3 展望65-66
  • 參考文獻(xiàn)66-69
  • 附錄A 水利工程風(fēng)險(xiǎn)問卷調(diào)查69-71
  • 附錄B 水利工程風(fēng)險(xiǎn)因素打分表71-73
  • 致謝73-74

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):386384

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