工程项目风险管控智能决策支持系统建模研究

论文摘要

随着计算机技术和网络技术的个性化发展、房地产业的日益规范,企业开始寻求新的技术手段支持公司的决策。在实际的工程项目中,施工阶段的可节约空间已经很小,快速的市场节奏使得投资决策阶段在整个建设项目周期中的风险最大。智能决策支持系统的应用在国内起步比较晚,虽然有些企业建立了数据仓库系统,但真正发挥效用的并不多见,在工程项目中的应用更是少之又少。作者创新性的在本文中提出了将智能决策支持系统的先进技术手段应用于工程项目投资阶段的战略风险管控,对智能决策支持系统的技术应用、工程项目投资阶段的战略风险管控的研究,都具有深刻的现实意义和理论意义。所做的研究工作如下:基于以上研究背景,本文通过深入分析、研究房地产项目投资决策阶段的风险状况,在综述了国内外风险管控以及智能决策支持系统研究现状的基础上,通过查阅大量相关资料,分析得出构成工程项目投资决策风险管控的指标体系,并对各个指标进行详细设计;深入研究了智能决策支持系统各部分的工作原理以及各库之间的工作关系,并通过实例构建了智能化风险管控模型,应用人工神经网络中的BP网络实现了可以通过智能决策支持系统做出投资决策来规避风险的预想。通过分析和研究,获得了以下研究成果和研究结论:(1)通过对工程项目全生命周期风险状况的深入分析、研究,提出了工程项目投资战略风险管控的概念。对工程项目风险管控智能决策支持系统及相关理论进行综述,指出在工程项目全寿命周期各阶段中前期投资决策的重要性,并通过调查研究发现国内对这一领域的研究存在很大的空缺,强调在工程项目中对前期风险进行管控的迫切性、必要性。(2)在工程项目传统的风险管控进行研究、认识的基础上,将研究方向从过去的利润、收入、成本等财务指标转移到战略领域,对工程项目战略风险进行系统地分析、研究,帮助企业的高层管理者进行战略决策。(3)通过查阅大量的实际工程项目资料、结合工程项目的特性,运用风险分析、风险估计与评价等技术手段选取风险,建立了工程项目战略风险指标体系,(4)构建了工程项目风险管控智能决策支持系统的基本结构。根据项目风险指标的设计要求,通过项目风险管理智能决策支持系统的推理框架和实现方法,将智能决策支持系统运用于工程项目投资战略风险管控领域,解决了工程项目风险管控的决策推理问题以及神经网络在辅助决策中的问题。(5)根据工程项目战略决策风险的特点,借助神经网络极强的非线性动态处理问题的能力,通过实例证明工程项目投资战略风险管控与智能决策支持系统两者结合的可行性、优合性,利用神经网络超强的自学习能力,从大量数据中发现并掌握各个战略风险决策因子之间复杂的客观规律。对某省17个地区的数据进行训练、预测,成功得出待测楼盘建造的房屋类型以及项目的总投资额,较小的误差表明二者的结合可以应用到实际工作中来管控项目风险。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 0 前言
• 1 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 风险管理的研究现状
• 1.2.2 战略风险管理的发展现状
• 1.2.3 工程项目风险管理的研究现状
• 1.2.4 智能决策支持系统的发展
• 1.3 研究思路及内容
• 1.3.1 研究思路
• 1.3.2 研究内容
• 1.4 本章小结
• 2 工程项目风险管控智能决策支持系统及相关理论综述
• 2.1 需求分析
• 2.2 项目风险管控的研究综述
• 2.2.1 风险
• 2.2.2 风险识别
• 2.2.3 风险估计与评价
• 2.3 智能决策支持系统的总体结构及各部分研究综述
• 2.3.1 智能决策支持系统的理论与总体结构
• 2.3.2 数据库及其管理系统
• 2.3.3 模型库及其管理系统
• 2.3.4 方法库及其管理系统
• 2.3.5 知识库及推理机
• 2.3.6 人机交互系统
• 2.4 本章小结
• 3 工程项目风险管控智能决策支持系统总体设计
• 3.1 工程项目风险管控的指标体系
• 3.1.1 战略风险
• 3.1.2 市场风险
• 3.1.3 政治风险
• 3.1.4 自然风险
• 3.1.5 经济风险
• 3.1.6 技术风险
• 3.1.7 管理风险
• 3.2 战略风险指标设计
• 3.2.1 地区指标
• 3.2.2 地点指标
• 3.2.4 使用功能指标
• 3.2.5 环境质量指标
• 3.2.6 投资规模指标
• 3.3 工程项目风险管控智能决策支持系统的模型综述
• 3.4 本章小结
• 4 基于神经网络的工程项目风险管控 IDSS 建模研究
• 4.1 智能决策支持系统的总体结构设计
• 4.1.1 数据库及其管理系统的设计
• 4.1.2 模型库及其管理系统的设计
• 4.1.3 方法库及其管理系统的设计
• 4.1.4 知识库及其管理系统的设计
• 4.1.5 推理机
• 4.2 面向MATLAB 的BP 神经网络设计
• 4.2.1 神经网络的神经元模型
• 4.2.2 神经网络的操作过程
• 4.2.3 BP 网络的工作原理
• 4.2.4 BP 神经网络的创建
• 4.2.5 基于BP 神经网络模型的工程风险管控流程设计
• 4.3 本章小结
• 5 工程项目风险管控智能决策支持系统模型的 MATLAB 实现
• 5.1 决策因子和向量因子
• 5.2 数据准备
• 5.3 BP 网络设计
• 5.4 网络训练与测试
• 5.5 BP 网络改进
• 5.6 本章小结
• 6 研究结论与展望
• 6.1 主要研究成果
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 个人简历、在校期间发表的学术论文与研究成果
• 个人简历
• 发表的学术论文