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建设工程项目风险管理理论分析与实践

发布时间:2016-10-04 09:07

  本文关键词:建设工程项目风险管理理论分析与实践,,由笔耕文化传播整理发布。


《西南交通大学》 2005年

建设工程项目风险管理理论分析与实践

张文俊  

【摘要】:现实生活中,建设工程项目面临着很多风险。而风险既可能会带来灾难,也可能会带来利润,关键是如何看待风险,并对风险进行有效管理。实践证明,要成功达到规避工程风险,节约成本,甚至增加赢利的目的,必须实施风险管理。 本文首先分析了风险的概念与特点,以及工程项目风险及风险管理所具有的特点;其次,在提出工程项目全面风险管理的概念基础上,分别对风险识别、风险分析与评估、风险控制与决策进行阐述;然后,针对投资控制与造价分析在建设工程项目中的重要性,分别介绍了蒙特卡罗模拟技术与支持向量机法,并就这两种方法在投资控制与造价预测方面的应用进行了初步分析。通过一个拟建工程的实例,分别运用上述两种方法进行结果的预测。 本文旨在对工程项目风险管理的理论探讨基础上,通过已在工程项目中广泛应用的蒙特卡罗模拟技术及刚刚兴起的支持向量机方法,对建设工程项目的投资控制作有益的探讨,并能以之指导实践。

【关键词】:
【学位授予单位】:西南交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:F407.9
【目录】:

  • 第1章 绪论8-11
  • 1.1 工程项目风险管理的起源8-9
  • 1.2 论文研究背景与选题目的9-10
  • 1.3 论文构思10-11
  • 第2章 工程项目全面风险管理概述11-16
  • 2.1 风险概述11-13
  • 2.1.1 风险定义11
  • 2.1.2 风险特征11-13
  • 2.2 工程项目全面风险管理13-16
  • 2.2.1 工程项目风险的特点13
  • 2.2.2 工程项目全面风险管理的概念及过程13-16
  • 第3章 工程项目风险识别、分析与评估16-23
  • 3.1 工程项目风险识别方法16-17
  • 3.2 风险分析评估概述17-18
  • 3.3 风险分析评估方法18-23
  • 第4章 工程项目风险控制与决策23-28
  • 4.1 工程项目风险控制23-25
  • 4.2 工程项目风险管理决策25-28
  • 4.2.1 风险管理决策的概念25-26
  • 4.2.2 风险管理决策的程序26-28
  • 第5章 蒙特卡罗模拟技术对工程造价与投资估算的分析28-53
  • 5.1 蒙特卡罗模拟技术28-36
  • 5.1.1 蒙特卡罗方法简介28-30
  • 5.1.2 伪随机数的产生30-31
  • 5.1.3 均匀分布随机数的产生31-32
  • 5.1.4 伪随机数的检验32-33
  • 5.1.5 随机变量抽样33-36
  • 5.2 工程实例应用36-53
  • 第6章 支持向量机对工程造价与投资估算的分析53-78
  • 6.1 机器学习理论介绍53-57
  • 6.1.1 统计学习理论53-54
  • 6.1.2 机器学习问题的表示54-55
  • 6.1.3 经验风险最小化原理55-56
  • 6.1.4 VC维56
  • 6.1.5 结构风险最小化原理56-57
  • 6.2 支持向量机原理57-62
  • 6.2.1 支持向量机57-61
  • 6.2.2 用于函数拟合的SVM61-62
  • 6.3 支持向量机原理的回归理论62-67
  • 6.3.1 SVM回归估计算法62-64
  • 6.2.2 损失函数64-65
  • 6.2.3 核函数65-67
  • 6.4 SVM学习算法综述67-70
  • 6.4.1 块算法67-68
  • 6.4.2 分解算法68-69
  • 6.2.3 顺序最小优化算法69-70
  • 6.5 投资估算模型构造与应用70-74
  • 6.5.1 估算系统设计的总体思路70
  • 6.5.2 基于SVM的投资估算模型基本原理70-71
  • 6.5.3 基于SVM的投资估算模型71-74
  • 6.6 工程实例应用74-76
  • 6.7 两种方法对投资估算的结果进行比较76-78
  • 第7章 结论与展望78-80
  • 7.1 结论78-79
  • 7.2 展望79-80
  • 致谢80-81
  • 参考文献81-84
  • 攻读硕士学位期间发表的论文84
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    本文编号:130639

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