隨著城市的不斷發(fā)展與進(jìn)步,建筑工程項(xiàng)目從兩三層的磚混結(jié)構(gòu)到現(xiàn)在的摩天大廈,建筑工程項(xiàng)目也在向多元化發(fā)展,建設(shè)主體在不斷擴(kuò)大,伴隨而來(lái)的建設(shè)環(huán)境也越來(lái)越復(fù)雜,同時(shí)隨之而來(lái)的建設(shè)風(fēng)險(xiǎn)也日益增多。在如今的工程領(lǐng)域不再是成本、進(jìn)度、質(zhì)量三角對(duì)立,在壽命周期內(nèi)還摻夾了報(bào)建開(kāi)發(fā)、安全文明、運(yùn)營(yíng)管理等其他模塊,此時(shí)風(fēng)險(xiǎn)管理就顯得尤為重要。一個(gè)成熟的風(fēng)險(xiǎn)管理體系可以降低風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的影響,甚至可以提前規(guī)避風(fēng)險(xiǎn),從而提高項(xiàng)目的安全性和整體效益。本文基于大量文獻(xiàn)資料的基礎(chǔ)上,介紹了本文的研究背景、研究意義、研究現(xiàn)狀以及城市商業(yè)綜合體的相關(guān)概念和發(fā)展歷程,緊接著闡述了風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)理論以及城市商業(yè)綜合體的風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn)和風(fēng)險(xiǎn)管理的流程,最后仔細(xì)介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念、原理、特點(diǎn)以及學(xué)習(xí)算法。其次,從指標(biāo)體系構(gòu)建的原則、思路兩方面闡述了指標(biāo)體系構(gòu)建的基本概念,邀請(qǐng)10位專家進(jìn)行頭腦風(fēng)暴對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行分析和識(shí)別,構(gòu)建了適配于城市商業(yè)綜合體項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。再次,根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)計(jì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,邀請(qǐng)專家打分獲取30組樣本數(shù)據(jù),將樣本數(shù)據(jù)前25組作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),后5組作為仿真測(cè)試數(shù)據(jù)導(dǎo)入所建模型進(jìn)行仿真訓(xùn)練與測(cè)試,驗(yàn)... 

【文章來(lái)源】：江西理工大學(xué)江西省

【文章頁(yè)數(shù)】：72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

第四章BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建37num=xlsread("數(shù)據(jù).xlsx");input_train=num((1:25),1:19)";output_train=num((1:25),20)";input_test=num((26:30),1:19)";output_test=num((26:30),20)";%選連樣本輸入輸出數(shù)據(jù)歸一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train)%%BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練%%初始化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)net=newff(inputn,outputn,[10,1],{"logsig","tansig"},"traingdx")net.trainParam.max_fail=9net.trainParam.epochs=1000net.trainParam.lr=0.1net.trainParam.goal=0.001net=train(net,inputn,outputn)圖4.1迭代曲線圖4.2誤差回歸曲線從圖4.1可以看出，本次所建模型經(jīng)過(guò)728次迭代后完成訓(xùn)練，該模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度高達(dá)0.00099836且低于本次設(shè)定的學(xué)習(xí)目標(biāo)�；貧w曲線代表模型的擬合能力，當(dāng)回歸斜率為45°時(shí)，表示模型的輸出和期望值相同。從圖4.2可以看出，回歸函數(shù)的斜率接近45度，擬合度為0.99844接近1，可證明了模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

第四章BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建37num=xlsread("數(shù)據(jù).xlsx");input_train=num((1:25),1:19)";output_train=num((1:25),20)";input_test=num((26:30),1:19)";output_test=num((26:30),20)";%選連樣本輸入輸出數(shù)據(jù)歸一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train)%%BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練%%初始化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)net=newff(inputn,outputn,[10,1],{"logsig","tansig"},"traingdx")net.trainParam.max_fail=9net.trainParam.epochs=1000net.trainParam.lr=0.1net.trainParam.goal=0.001net=train(net,inputn,outputn)圖4.1迭代曲線圖4.2誤差回歸曲線從圖4.1可以看出，本次所建模型經(jīng)過(guò)728次迭代后完成訓(xùn)練，該模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度高達(dá)0.00099836且低于本次設(shè)定的學(xué)習(xí)目標(biāo)�；貧w曲線代表模型的擬合能力，當(dāng)回歸斜率為45°時(shí)，表示模型的輸出和期望值相同。從圖4.2可以看出，回歸函數(shù)的斜率接近45度，擬合度為0.99844接近1，可證明了模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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[7]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究[D]. 廖友友.武漢科技大學(xué) 2012
[8]大型生產(chǎn)項(xiàng)目前期決策的風(fēng)險(xiǎn)分析與控制[D]. 張瀛瀚.北京郵電大學(xué) 2012
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