【摘 要】
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以自然、行为、经济、技术、政治及组织六个方面的因素为输入层,工程项目整体风险程度为输出层,建立RBF神经网络模型,并以实际数据对该网络进行训练和测试。实践表明,采用该
【机 构】
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长沙民政职业技术学院,湖南省送变电建设公司 湖南长沙410000,湖南长沙410007
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以自然、行为、经济、技术、政治及组织六个方面的因素为输入层,工程项目整体风险程度为输出层,建立RBF神经网络模型,并以实际数据对该网络进行训练和测试。实践表明,采用该方法所获得的结果是令人满意的,从而展示了神经网络在工程项目风险管理中的广阔前景。
Taking the factors of nature, behavior, economy, technology, politics and organization as the input layer, the overall risk level of the project is the output layer, the RBF neural network model is established, and the network is trained and tested with actual data. Practice shows that the results obtained by this method are satisfactory, which shows the broad prospects of neural network in project risk management.
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