建筑垃圾资源化项目风险评价研究

发布时间：2024-12-10 21:08

　　作为城市垃圾的组成部分,随着社会经济的发展和城镇化的推进,建筑垃圾成为建筑业亟待解决的问题之一。在这样的大背景下,建筑垃圾资源化成为城市经济发展和环境治理的重要抓手和工作重点。然而,我国建筑垃圾资源化产业发展起步较晚,建筑垃圾再生产品需求少、技术水平低、原材料供应不足等种种问题逐渐暴露。所以,对建筑垃圾资源化项目进行风险研究,将为建筑垃圾资源化项目参与方提供风险决策和管理指导,构建更为健全和科学的风险管理机制,促进建筑垃圾资源化项目的可持续发展。本文以建筑垃圾资源化项目为研究对象,首先归纳了建筑垃圾及其资源化与风险评价的相关概念和理论基础,提出基于循环经济理论和逆向物流理论的建筑垃圾资源化,并对风险评价的相关理论和方法进行总结。接着,在梳理建筑垃圾资源化项目现状的基础上,结合相关文献和案例,进行风险识别,确定了由政治、金融、市场、技术、建设、管理等六大类及其22个风险子项组成的建筑垃圾资源化项目风险清单,从而建立了建筑垃圾资源化项目解释结构模型,并展开风险分析,理清了风险来源的层级关系。然后,基于风险清单,运用专家打分法和熵权法,建立了建筑垃圾资源化项的风险评价指标体系,并以该评价指标体...

【文章页数】：102 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图4-4Sigmoid激励函数

612M=logn式（4-12）M=m(n+3)+1式（4-13）在以上公式中，M代表着隐含层神经元数，n和m分别对应的是输入和输出层的神经元数，表示10以下的常数。当我们在运用BP神经网络进行建模时，往往会训练多种神经元数下的BP神经网络，选择收敛速度和误差精度都满足要求的神经....

图4-5训练误差情况及修正

66数为20。将表4-7和表4-8中的前15组数据输入模型进行训练，经过1388次迭代，满足了误差要求。MATLAB上运行的相关性能如图4-5、4-6所示。图4-5训练误差情况及修正如图4-5，基于样本数据的模型在MATLAB上运行顺利，误差可以较快地满足设定目标，进而可验证其结....

图4-6训练目标示意

66数为20。将表4-7和表4-8中的前15组数据输入模型进行训练，经过1388次迭代，满足了误差要求。MATLAB上运行的相关性能如图4-5、4-6所示。图4-5训练误差情况及修正如图4-5，基于样本数据的模型在MATLAB上运行顺利，误差可以较快地满足设定目标，进而可验证其结....

图5-1周边项目大量再生砖滞销

72业生产值贡献明显，所以本项目存在一定的通货膨胀风险。（3）融资风险A23项目的融资方法主要以自筹资金和银行贷款为主，没有选择PPP等融资方式。其中，企业投入自筹资金9644万元，是项目总投资11644万元的82.8%，比例较高。所以，项目融资存在一定的风险。5.2.3市场风险....

本文编号：4015663