BP神经网络的项目风险管理成熟度等级评估模型

工程项目建设企业从接触风险管理,到成功应用风险管理,企业必须经历过一条学习之路。企业不同的成熟程度划分为四个不同阶段:知识学习、方法应用、流程标准化和持续改进。阐述不同阶段风险管理成熟特点、工作及面临的问题,以帮助企业更好推广风险管理,提高管理能力。

应用bp神经网络对武器装备研制项目风险进行评估。先建立评估模型,再求出模型中误差函数调节的连接权值和阈值,并将输出层作为网络结果输出。其训练网络的样本集为可信度高的权威性评价结果,可通过专家对以往类似装备研制过程的数据进行总结得到。将训练的权值和阈值储存,对拟评价的项目进行预测。

针对软件项目的复杂性和不确定性,本文在贝叶斯网络基础上,提出了一种基于credal网络的软件项目风险管理模型。该模型不仅能处理专家估计风险因素的影响时给出的不精确概率,还能集结多专家的不同意见。实践证明该模型能充分利用项目数据和专家经验,通过概率推理,有效地预测潜在风险,辅助风险管理者确定风险源并及时采取措施以降低风险发生的概率。

风险评估是项目风险管理过程中最困难、最耗时的一个过程,论文给出了项目风险评估的基本流程和评价方法,采用模拟生物神经元基本功能的bp神经网络技术建立了风险评估模型;并通过matlab神经网络工具箱学习训练该网络模型。经测试数据验证,结果比较准确,具有广泛的实用性。

风险评估是项目风险管理过程中最困难、最耗时的一个过程,采用bp神经网络技术建立了风险评估模型;并通过神经网络工具箱训练该网络模型,对物流项目风险进行评估。经测试数据验证,结果比较准确,具有广泛的实用性。

为了确定软件开发项目中不确定因素的影响,提出基于bp神经网络的软件项目风险评估模型。首先,构建了软件项目风险识别的temp(technology、environmen、tmanagemen、tprocess)模型;其次,在temp识别模型基础上建立了包括17种风险指标在内的软件项目风险评估指标体系;再次,利用bp神经网络建立了风险评估模型;最后,通过matlab实例证明该风险评估模型的有效性和可行性。

关于准确地识别软件风险因素,深入研究软件项目风险评估问题,由于软件项目的复杂性和软件风险因子的不确定性和模糊性,无法采用传统数学方法建立准确软件项目风险评估模型。由于传统的数学评估模型的评估准确率比较低,为了提高软件项目评估准确率,提出一种bp神经网络的软件项目风险评估方法。软件项目风险评估方法采用专家系统构建软件项目风险评估指标体系,后对评估体系进行预处理,消除评估体系之间重复和无用的信息,并将非线性学习能力优异的bp神经网络输入,通过bp神经网络自适应学习得到的最优软件项目评估模型,在matlab平台上进行验证性仿真。结果表明,算法提高了软件项目风险评估的准确率,克服了传统数学评估模型的缺陷,评估的结果更具科学性,在软件项目风险评估中提供了有效的方法。

随着政府投资项目在国民经济发展中的地位逐步提高,近年来关于政府投资项目风险的研究逐渐增多,而且大多数研究采用层次分析法、蒙特卡洛模拟法等方法进行研究。尽管这些方法具有计算简便、易于理解等特点,但仍具有一定的不足。为克服上述缺陷,本文拟引入bp神经网络对政府投资项目风险进行研究。

本研究克服了单纯采用专家风险因子测度方法主观性较强的缺点,以及单纯采用人工神经网络评估模型模糊性的缺点,结合两种方法的优点,利用基于bp神经网络算法的microsoftvisualc++程序,在专家风险因子测度基础上,通过大量风险评估成功案例数据的训练,成功建立了航空型号项目风险预测模型。该模型可以较为精确、客观地预测型号项目的失败概率、成功概率、失败后果等风险因子,为型号项目管理决策提供更可靠的理论指导。

软件项目的开发有很高的失败率。从20世纪80年代后期开始,软件理论界和产业界开始重视软件的风险管理,并产生了一系列的风险管理过程模型,这些模型对风险管理的规范有积极的意义。文章回顾了风险管理模型的发展,发现目前的软件项目开发风险管理模型只强调承包工程方过程,而较少关注建设方的参与。这将带来二方面的不足:第一,建设方对项目的参与是成功的重要保证,没有建设方的参与的管理过程是不完整的。第二,在信息不对称的情况下,软件项目的开发风险被转移到建设方身上。为了有效解决目前模型的不足,文章在原有的风险管理模型基础上建立软件项目的建设方和承包商风险管理的协同过程模型,并设计了相关的数据结构和项目干系人在项目周期的不同阶段的参与情况。

由于缺乏有效的软件风险管理,导致很多软件开发项目都无法在预定的时间和预算下交付高质量、高性能的软件产品,软件项目常常以失败告终。本文在对经典的软件风险管理理论及风险管理模型进行分析与研究的基础上,提出确保风险管理有效实施的改进策略。

通过zopp方法综合研究我国主要tot项目在融资、经营、管理中的问题,建立tot项目融资风险评估指标体系,利用bp神经网络构建tot项目融资风险评估模型,并通过matlab对模型进行仿真,为tot项目融资风险评估提供一种新的方法。

分析了传统的工程伪装评价方法的不足，较全面地考虑了影响工程伪装效能的因素，建立了客观的评价模型，设计了两级神经网络，初步提出了评价模型中各因素的指标级，构建了基于bp神经网络的工程伪装效能评估系统，该系统可以实现对工程伪装效能的客观评估。

本文根据房地产投资项目风险自身的特性,利用改进的bp人工神经网络来研究房地产项目投资中的风险,将房地产风险量化,进行风险评价,并用实例进行了训练与分析,证实了该方法的可行性。该方法具有自组织与自适应等优点,克服了主观因素多的缺点,提高了评价的精确度,从而为管理者提供更为合理的参考依据,使投资决策更为科学。

项目管理成熟度模型通过成熟度等级来表征项目管理的成熟度水平,并为企业项目管理的持续改进提供参考,是帮助企业持续发展的有力工具。本文将对典型的成熟度模型做一个系统的介绍,作为各企业进行成熟度测评和持续改进的参考。

在经济全球化的环境中，项目对于任何组织的成功都是至关重要的，项目管理业已成为组织在激烈竞争中谋求发展的重要战略优势。越来越多地组织已经把项目管理作为一种在现今高度竞争的商务环境中维持竞争优势的关键战略，并以各种努力去开发自己的项目管理能力为其发展战略服务。与任何过程改进的创意一样，提高组织项目管理水平的出发点一定是从评估现状开始，即建立基准。

首先介绍了项目管理成熟度模型的起因、历史.然后,对项目管理成熟度模型的五级结构、内容和各成熟度等级的行为特征,以及不同成熟度等级间的关系、模型的内部结构等进行了描述.最后,提出了三种项目管理成熟度评估方法和具体的成熟度评估步骤.

由于经济发展对电力资源可靠供应的依赖性非常高,在电力工程建设过程中,只有不断提高风险管理意识,加强风险管理工作,才能对电力工程建设过程中存在的风险进行有效规避.本文就工程风险对于电力工程项目的影响进行分析,并在风险管理中引入贝叶斯网络方法提高管理质量.

项目管理工作中一个重要的部分是风险管理的。文章通过阐述项目风险的特征与一般风险管理工具的缺点，提出将贝叶斯条件概率的相关理论运用到风险管控工作中，利用贝叶斯网络有效的进行动态风险管控，为从事项目管理工作者提供参考。

项目风险管理目标——房地产项目风险管理最主要的目标是控制和处理房地产项目风险，防止和减少损失，保障房地产项目的顺利进行。房地产项目风险管理的目标通常被分为两部分：一部分是损失前的目标，另一部分则是损失后的目标。两者合在一起，才构成房地产项目风...

项目风险管理——项目风险是项目在其周期内不期望发生事件的客观不确定性,是所有影响项目目标实现的不确定因素的集合。　　包括：事件（不希望发生的变化）　　事件概率、事件影响、风险源等因素。　　三种观点：　　1、风险是一种不确定性　　2、风...

项目风险管理概述及解析——资料介绍：项目风险管理的主要工作内容：1、项目风险管理计划3、项目风险定性分析2、项目风险识别4、项目风险定量分析5、项目风险应对6、项目风险监控......项目风险管理规划的依据：1、项目范围说明书2、成本管理计划3、进度管理...