模糊综合评价在工程项目风险评价中的应用研究

将模糊综合评价法运用于工程项目风险评价,通过建立多级模糊综合评价模型,对工程中存在的大量模糊因素进行模糊评价,可增加评价结果的可靠性和科学性.并通过工程项目实例演算,验证了该方法对风险评价的有效性.     

房地产投资风险的模糊评价

房地产业是一个高利润高风险行业，因此对其投资风险进行评价十分必要。考虑到房地产投资决策的原始信息具有模糊性的特点，通过对房地产投资风险的因素分析，建立一种适用于房地产投资项目风险的模糊综合评价模型。     

模糊评价法在房地产投资风险评价中的应用

从2008年金融危机以来,抚顺市楼市逐步回暖,然而从现实情况来看,中小型房地产企业还存在着许多问题。首先表现为经营者的风险意识不强,多数开发商往往为了片面追求高额利润,缺乏科学的经济预测和客观的可行性分析,使企业的生存发展面临巨大的开发经营风险。此外还表现为供给与需求的脱节:一方面无效供给过多,商品房大量空置;另一方面,人们的强烈需求又得不到满足。在对抚顺市房地产市场背景进行分析的基础上,对该市房地产市场风险运用模糊评价方法进行研究,并提出了相应的防范和控制建议。     

房地产投资风险模糊评价

房地产业是一个高利润伴随高风险的行业．因此对其投资的风险进行评价是十分必要的．采用模糊综合评价法对一房地产投资项目进行了风险评价,为项目决策提供了理论依据．     

模糊层次分析法在房地产投资风险评价中的应用

通过对房地产投资过程中可能出现的种种风险因素的分析，运用层次分析方法设计了风险评价的指标体系。确定了权系数，应用模糊数学的方法建立了房地产投资风险的模糊综合评价系统．从而在一定程度上解决了如何运用数学方法分析和处理投资风险评价中大量存在的模糊问题．投资者采取有效措施对风险进行科学管理减少房地产投资的风险损失．     

科技成果转化风险的模糊评价

风险是制约科技成果转化的一个重要原因。笔者认为科技成果转化过程主要存在技术风险、市场风险、投入风险、管理风险和环境风险。根据成果转化过程的风险特点,建立了模糊综合评价模型并进行了实证运算,实现了对科技成果转化风险的科学分析和测度。     

天然气地下储气库开发风险评价研究

在分析了天然气地下储气库开发风险因素的基础上，建立了基于人工神经网络(ANN)及模糊综合评价的天然气地下储气库开发风险评价模型，并进行了实例分析．分析结果表明，所建立的风险评价模型可以克服很多不确定性因素的干扰，更加直接、客观地进行风险评价，为天然气地下储气库开发决策提供依据．     

基于熵的模糊综合评价在工程风险评价中的应用

在模糊综合评价方法中引入熵权理论,提出了基于熵的模糊综合评价法,克服了单一评价方法在权重确定方面的不足,将之应用到工程项目的风险评价过程中,证明了该方法的有效性和实用性．     

基于熵的模糊综合评价在工程风险评价中的应用

在模糊综合评价方法中引入熵权理论,提出了基于熵的模糊综合评价法,克服了单一评价方法在权重确定方面的不足,将之应用到工程项目的风险评价过程中,证明了该方法的有效性和实用性．     

基于BP神经网络的供应链突发风险评价模型

为评价供应链突发风险的影响,从供应链的组成和运作要素角度定义了5种类型的供应链突发风险,并建立了一套基于风险类型的供应链突发风险评价指标体系。在此基础上,以风险评价指标为输入,风险类型和风险等级为输出,建立了基于BP神经网络的供应链突发风险评价模型。该模型使用BP网络作为经验知识的学习机制来学习突发风险评价指标与突发风险类型及等级之间的映射关系,然后通过BP网络的知识记忆和泛化推理能力实现对供应链突发风险的自动识别和评价。提出的模型在一个供应链风险样本集上进行了验证,验证结果表明了模型的有效性。     

基于灰色模糊综合评判的10kV配电网安全风险评估

基于配电网特征,建立配电网评估体系,通过层次分析法幂法分析权重,得到权重模部信息,采用灰点评估模部信息的不可靠度,进行权重灰部确定;利用隶属函数来描述各评估指标与评判等级间的隶属关系,即指标模部,结合信息充裕程度和专家经验,确定各评估指标的灰部,进而对配电网安全风险进行灰色模糊综合评判.实例验证表明,该方法能够有效可靠地评估配电网的安全风险状况.     

模糊判断在网络安全风险评估中的应用研究

针对网络安全风险评估过程中的模糊性问题,在分析了网络安全风险要素的基础上,将模糊判断运用于网络安全风险评估中,利用模糊隶属度理论把定性指标合理的定量化,进而将定性与定量评价相结合,得到了一种综合化程度较高的评价方法.最后以示例来说明模糊评价法的具体应用.     

模糊人工神经网络在矿井构造评价中的应用

介绍了模糊综合评判和人工神经网络原理，分析了一般BP神经网络在研究复杂性问题时存在的局限性，根据模糊人工神经网络模型的构建方法，探讨了该模型在矿井构造定量评价中的应用，结合鲍店煤矿的实际资料，对建立的模糊人工神经网络模型进行了学习训练，对未采区的构造复杂程度进行了预测，结果表明：模糊人工神经网络较一般BP神经网络具有更快的收敛速度和更准确的预测效果．     

BP、模糊、小波网络逼近性比较研究

对神经网络、小波网络和模糊小波网络函数逼近性进行对比,进而对采用正交化选择法和前向选择法净化小波时,小波网络和模糊小波网络对一维非线性函数逼近进行了分析.仿真结果证明模糊小波网络具有高精度的逼近能力和很强的泛化能力,该方法比小波网络和BP网络更优越,并且正交最小二乘法净化小波的性能指标优于前向选择法.     

石油企业财务风险评价神经网络模型的建立

石油企业财务风险评价是石油行业的重要课题.在确立石油企业财务风险评价指标体系的基础上,建立了基于模糊神经网络的石油企业财务风险评价模型.该评价模型分为模糊量化模块和模糊神经网络(FNN)模块,可根据实际问题进行具体调节,具有学习的功能.经过对200多家石油企业的实证分析,结果表明该模型网络预测误差小,是一种可靠、有效的...     

基于BP神经网络的火电工程项目风险评估模型

应用BP神经网络对火电工程项目风险进行评估。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。模型自学习、自组织适应能力和强容错性能较强,可提高评估的可靠性,使结果客观。     

基于因素模糊处理的电力信息系统风险评估方法

当前电力信息系统风险评估中,专家主观因素所占比重较多,导致评估结果主观因素影响较大,结果与期望值偏差过大.针对以上问题,采用模糊系统处理资产、威胁、脆弱性3个因素的子因素,并将处理结果作为BP神经网络的输入,实验结果表明基于因素模糊处理的电力信息系统风险评估方法的输出结果更加接近期望值.     

基于神经网络和模糊理论的电力系统动态安全评估

在实用动态安全域的基础上提出了实用动态安全域的神经网络和模糊理论方法，构建了用于拟合动态安全域的ANN拟和器和用模糊理论在安全边界上构造一个模糊中间带的模糊识别器，并对该方法中的系统灵敏度和超平面度进行了分析。最后对4机11节点测试系统进行了仿真计算。实验表明，用神经网络拟合的动态安全域其拟和合度和精度均高于传统最小二乘法的拟合，其模糊识别器进一步减少了临界点的误判和在安全域边界上稳定和非稳定点的误判。     

一种基于Elman神经网络的网络舆情威胁估计方法

在详细分析网络舆情影响因素和自身属性的基础上,建立了网络舆情指标体系.依据模糊综合评价法和神经网络构建了网络舆情威胁估计模型.采用模糊综合评价法确定指标体系中各舆情因素的数值化评价值,并结合改进的Elman神经网络模型对网络舆情进行综合评判,最终得到网络舆情的威胁等级.仿真实验表明了该模型的有效性和准确性.     

基于网络分析法的工程项目投标风险模糊分析

针对施工单位如何在投标阶段有效地分析工程项目的风险问题,提出基于网络分析法的风险评价模型。首先介绍工程量清单模式下项目投标风险来源,然后通过风险辨识找出主要风险因素。充分考虑风险因素间的相关性,引入网络分析法(ANP)进行赋权,进一步建立拟投项目对所有风险因素的模糊隶属矩阵,从而有效评估出拟投标项目的风险大小。最后以某工程项目进行实例分析,结果表明该评价模型不但能有效满足投标决策,还可为将来的风险管理提供基础数据。