工程項目建設企業從接觸風險管理,到成功應用風險管理,企業必須經歷過一條學習之路。企業不同的成熟程度劃分為四個不同階段:知識學習、方法應用、流程標準化和持續改進。闡述不同階段風險管理成熟特點、工作及面臨的問題,以幫助企業更好推廣風險管理,提高管理能力。

應用bp神經網絡對武器裝備研制項目風險進行評估。先建立評估模型,再求出模型中誤差函數調節的連接權值和閾值,并將輸出層作為網絡結果輸出。其訓練網絡的樣本集為可信度高的權威性評價結果,可通過專家對以往類似裝備研制過程的數據進行總結得到。將訓練的權值和閾值儲存,對擬評價的項目進行預測。

針對軟件項目的復雜性和不確定性,本文在貝葉斯網絡基礎上,提出了一種基于credal網絡的軟件項目風險管理模型。該模型不僅能處理專家估計風險因素的影響時給出的不精確概率,還能集結多專家的不同意見。實踐證明該模型能充分利用項目數據和專家經驗,通過概率推理,有效地預測潛在風險,輔助風險管理者確定風險源并及時采取措施以降低風險發生的概率。

風險評估是項目風險管理過程中最困難、最耗時的一個過程,論文給出了項目風險評估的基本流程和評價方法,采用模擬生物神經元基本功能的bp神經網絡技術建立了風險評估模型;并通過matlab神經網絡工具箱學習訓練該網絡模型。經測試數據驗證,結果比較準確,具有廣泛的實用性。

風險評估是項目風險管理過程中最困難、最耗時的一個過程,采用bp神經網絡技術建立了風險評估模型;并通過神經網絡工具箱訓練該網絡模型,對物流項目風險進行評估。經測試數據驗證,結果比較準確,具有廣泛的實用性。

為了確定軟件開發項目中不確定因素的影響,提出基于bp神經網絡的軟件項目風險評估模型。首先,構建了軟件項目風險識別的temp(technology、environmen、tmanagemen、tprocess)模型;其次,在temp識別模型基礎上建立了包括17種風險指標在內的軟件項目風險評估指標體系;再次,利用bp神經網絡建立了風險評估模型;最后,通過matlab實例證明該風險評估模型的有效性和可行性。

關于準確地識別軟件風險因素,深入研究軟件項目風險評估問題,由于軟件項目的復雜性和軟件風險因子的不確定性和模糊性,無法采用傳統數學方法建立準確軟件項目風險評估模型。由于傳統的數學評估模型的評估準確率比較低,為了提高軟件項目評估準確率,提出一種bp神經網絡的軟件項目風險評估方法。軟件項目風險評估方法采用專家系統構建軟件項目風險評估指標體系,后對評估體系進行預處理,消除評估體系之間重復和無用的信息,并將非線性學習能力優異的bp神經網絡輸入,通過bp神經網絡自適應學習得到的最優軟件項目評估模型,在matlab平臺上進行驗證性仿真。結果表明,算法提高了軟件項目風險評估的準確率,克服了傳統數學評估模型的缺陷,評估的結果更具科學性,在軟件項目風險評估中提供了有效的方法。

隨著政府投資項目在國民經濟發展中的地位逐步提高,近年來關于政府投資項目風險的研究逐漸增多,而且大多數研究采用層次分析法、蒙特卡洛模擬法等方法進行研究。盡管這些方法具有計算簡便、易于理解等特點,但仍具有一定的不足。為克服上述缺陷,本文擬引入bp神經網絡對政府投資項目風險進行研究。

本研究克服了單純采用專家風險因子測度方法主觀性較強的缺點,以及單純采用人工神經網絡評估模型模糊性的缺點,結合兩種方法的優點,利用基于bp神經網絡算法的microsoftvisualc++程序,在專家風險因子測度基礎上,通過大量風險評估成功案例數據的訓練,成功建立了航空型號項目風險預測模型。該模型可以較為精確、客觀地預測型號項目的失敗概率、成功概率、失敗后果等風險因子,為型號項目管理決策提供更可靠的理論指導。

軟件項目的開發有很高的失敗率。從20世紀80年代后期開始,軟件理論界和產業界開始重視軟件的風險管理,并產生了一系列的風險管理過程模型,這些模型對風險管理的規范有積極的意義。文章回顧了風險管理模型的發展,發現目前的軟件項目開發風險管理模型只強調承包工程方過程,而較少關注建設方的參與。這將帶來二方面的不足:第一,建設方對項目的參與是成功的重要保證,沒有建設方的參與的管理過程是不完整的。第二,在信息不對稱的情況下,軟件項目的開發風險被轉移到建設方身上。為了有效解決目前模型的不足,文章在原有的風險管理模型基礎上建立軟件項目的建設方和承包商風險管理的協同過程模型,并設計了相關的數據結構和項目干系人在項目周期的不同階段的參與情況。

由于缺乏有效的軟件風險管理,導致很多軟件開發項目都無法在預定的時間和預算下交付高質量、高性能的軟件產品,軟件項目常常以失敗告終。本文在對經典的軟件風險管理理論及風險管理模型進行分析與研究的基礎上,提出確保風險管理有效實施的改進策略。

通過zopp方法綜合研究我國主要tot項目在融資、經營、管理中的問題,建立tot項目融資風險評估指標體系,利用bp神經網絡構建tot項目融資風險評估模型,并通過matlab對模型進行仿真,為tot項目融資風險評估提供一種新的方法。

分析了傳統的工程偽裝評價方法的不足，較全面地考慮了影響工程偽裝效能的因素，建立了客觀的評價模型，設計了兩級神經網絡，初步提出了評價模型中各因素的指標級，構建了基于bp神經網絡的工程偽裝效能評估系統，該系統可以實現對工程偽裝效能的客觀評估。

本文根據房地產投資項目風險自身的特性,利用改進的bp人工神經網絡來研究房地產項目投資中的風險,將房地產風險量化,進行風險評價,并用實例進行了訓練與分析,證實了該方法的可行性。該方法具有自組織與自適應等優點,克服了主觀因素多的缺點,提高了評價的精確度,從而為管理者提供更為合理的參考依據,使投資決策更為科學。

項目管理成熟度模型通過成熟度等級來表征項目管理的成熟度水平,并為企業項目管理的持續改進提供參考,是幫助企業持續發展的有力工具。本文將對典型的成熟度模型做一個系統的介紹,作為各企業進行成熟度測評和持續改進的參考。

在經濟全球化的環境中，項目對于任何組織的成功都是至關重要的，項目管理業已成為組織在激烈競爭中謀求發展的重要戰略優勢。越來越多地組織已經把項目管理作為一種在現今高度競爭的商務環境中維持競爭優勢的關鍵戰略，并以各種努力去開發自己的項目管理能力為其發展戰略服務。與任何過程改進的創意一樣，提高組織項目管理水平的出發點一定是從評估現狀開始，即建立基準。

首先介紹了項目管理成熟度模型的起因、歷史.然后,對項目管理成熟度模型的五級結構、內容和各成熟度等級的行為特征,以及不同成熟度等級間的關系、模型的內部結構等進行了描述.最后,提出了三種項目管理成熟度評估方法和具體的成熟度評估步驟.

項目風險管理——項目風險是項目在其周期內不期望發生事件的客觀不確定性,是所有影響項目目標實現的不確定因素的集合。　　包括：事件（不希望發生的變化）　　事件概率、事件影響、風險源等因素。　　三種觀點：　　1、風險是一種不確定性　　2、風...

項目風險管理概述及解析——資料介紹：項目風險管理的主要工作內容：1、項目風險管理計劃3、項目風險定性分析2、項目風險識別4、項目風險定量分析5、項目風險應對6、項目風險監控......項目風險管理規劃的依據：1、項目范圍說明書2、成本管理計劃3、進度管理...

31-10施工項目風險管理 31-10-1施工項目風險管理概述 31-10-1-1施工項目的主要風險 風險，是在給定條件下和特定時間內，那些可能發生的 結果間的差異。 風險的三個基本要素是：風險因素的客觀存在性；風險 事件發生的不確定性；風險后果的不確定性。 施工項目風險是影響施工項目目標實現的事先不能確 定的內外部的干擾因素及其發生的可能性。施工項目一般都 是規模大、工期長、關聯單位多、與環境接口復雜，包含著 大量的風險，其主要風險如表31-166所示。 施工項目的主要風險表31-166 分類依 據 風險種 類 內容 風險原 因 自然風 險 ·自然力的不確定性變化給施工項目帶來 的風險，如地震、洪水、沙塵暴等 ·未預測到的施工項目的復雜水文地質條 件、不利的現場條件、惡劣的地理環境等， 使交通運輸受阻，施工無法正常進行，造 成人財損失等風險 社會風·社會治安狀況、宗教信

軟件項目風險管理從原先被人忽視到目前的熱捧,人們也從原來對它毫無作用到現在對軟件的編譯成功起著不容忽視的作用。為了防止騷擾軟件項目以及調試的過程和產品制定的一系列規則,同時也是對軟件項目、調試過程和產品有影響的風險進行評估和控制的過程。隨著軟件業的興起,對軟件項目風險管理研究的人也越來越多,因此關于這方面的理論也層出不窮,因此本文根據軟件項目風險管理的相關理論,建立了本論文研究思路。

國家基本建設的重要組成部分中的建筑工程的發展程度是國家發展好壞的重要標準。隨著中國的工程建設的全面發展，建筑工程和建筑業也面臨著更高的要求。建筑工程在建設過程中出現了目益增多的風險因素，因此項目風險管理成為建設工程中的重要組成部分。縱觀世界，中國的項目風險管理還處于初級階段，項目風險管理的發展相對國外落后，對項目風險管理的理解還不全面，本文就項目風險管理提出了一些看法，以供我國工程項目風險管理參考。