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  工程项目投资风险评价模型研究

  摘　要:在项目决策前期对项目了解很少的情况下,一般
  对项目给出一个基本的风险综合评价数值,作为决策的依
  据。在建立工程项目投资风险评价指标体系的基础上,提
  出了将人工神经网络应用于工程项目投资风险评价中的
  综合评价方法,建立了人工神经网络模型,较好的解决了以
  往的评价方法中存在的人为确定权重的不足。最后进
  行了实证分析,在此基础上进行了敏感性分析,得到了比较
  好的评价结果。
  关键词:工程项目投资;风险评价;神经网络模型

  0 　引言
  风险评价是工程项目投资风险管理的关键步骤,是对工
  程项目整体风险水平作出合理评价的过程。风险数值综合
  评价模型适用于项目各阶段决策前期,因为这个时期往往缺
  乏具体的数据资料,主要依据的是专家经验和决策者的意
  向,得出的结论也是一种大致的程度值,它作为一种分析参
  考的基础,为决策者提供重要信息,具有很高的价值。在评
  价过程中,权重的确定是非常关键的。常见的风险数值评价
  方法主要有调查和专家打分法、模糊数学法、层次分析法,利
  用这些方法的一个共有的缺点是在评价过程中,人的主观因
  素的成分很大,各种因素的权重设置主要靠人为设定,导致
  决策的不准确性高。为解决这一问题,提出一种将人工神经
  网络应用于风险数值综合评价模型中的评价方法。人工神
  经网络方法用于解决上述问题可以起到很好的作用,它可以
  根据已学会的知识和处理问题的经验对复杂问题作出合理
  的判断决策,给出较满意的解答,或对未来过程作出有效的
  预测和估计,不需要人为设定权重,并且通过训练好的神经
  网络模型可以很方便地进行各风险因素的敏感性分析。

  1 　人工神经网络理论概述
  1. 1 　人工神经网络的概念
  人工神经网络(Artificial Neural Network) 是一门崭新的
  信息处理科学。从1943 年W. S. Moculloch 和W. Pitts 研究
  并提出M - P 神经元模型到今天,人们对神经网络的研究已
  走过了很长的历程,对模拟、仿真和生物神经网络的研究和
  探索已取得了很大的成绩。人工神经网络是一类模拟生物
  神经系统结构,由大量处理单元组成的非线性自适应动态系
  统,它具有学习能力,记忆能力,计算能力以及智能处理功
  能,在不同程度和层次上模仿大脑的信息处理机理。神经网
  络具有非线性,非局域性,非定常性,非凸性等特点。神经网
  络把结构和算法统一为一体的系统,可以看作是硬件和软件
  的结合体。
  ......
  

下载信息

• 运行环境： Win9x/NT/2000/XP/
  资料作者： 依依
  开发语言： 简体中文
  资料类别： 国产软件
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