基于人工神经网络的石油化工工程建设项目管理绩效评价

发布时间：2021-10-27 19:18

　　针对非线性多输入多输出的石油化工工程建设项目管理绩效评价问题,应用人工神经网络（ANN）构建评价模型。使用50个项目的287个学习案例数据,以10个影响因素为输入,6个指标为输出,对BP神经网络、基于遗传算法的BP神经网络、径向基函数神经网络与广义回归神经网络4类网络模型进行训练和测试。通过均方误差的比较,发现基于遗传算法的BP神经网络优于一般的BP神经网络,广义回归神经网络的测试结果优于BP神经网络,径向基函数神经网络具有最好的误差精度。2个应用示例表明,人工神经网络应用于石油化工工程建设项目管理绩效的评价是可行和有效的。 

【文章来源】：石油学报(石油加工). 2010,26(03)北大核心EICSCD

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
1 已有的相关石油化工工程建设项目管理绩效评价的研究
    1.1 工程建设项目管理绩效的评价指标
    1.2 工程建设项目管理绩效的评价方法
2 人工神经网络及其在工程建设项目管理中的应用
3 石油化工工程建设项目管理绩效的神经网络建模与数据采集
    3.1 神经网络建模
    3.2 数据采集与检验
4 石油化工工程建设项目管理绩效的神经网络模型的函数选择与隐层神经元个数设定
5 用于石油化工工程建设项目管理绩效评价的神经网络的训练与测试
    5.1 BP 神经网络的训练与测试
    5.2 基于遗传算法的 BP 神经网络初始权值设置
    5.3 径向基函数与广义回归神经网络的训练测试
    5.4 4类神经网络训练与测试结果的比较
6 用于石油化工工程建设项目管理绩效评价的神经网络模型应用示例
    (1) 管理绩效影响参数的处理与输入
    (2) 神经网络模型计算
    (3) 输出数据的逆变换
7 结 论


【参考文献】：
期刊论文
[1]中国石化石油化工重大工程项目管理模式的创新[J]. 王基铭.  中国石化. 2007(07)
[2]神经网络在工程项目管理绩效评价中的应用研究[J]. 闫文周,徐静,吁元铭.  西安建筑科技大学学报(自然科学版). 2005(04)
[3]基于DEA方法的建设项目集成化管理绩效评价[J]. 李蕾,陈瑜.  武汉理工大学学报. 2005(05)



本文编号：3462186