基于PCA-GA-BP的工程项目工期风险预测研究

• 作者: 周方明 张明媛 袁永博
• 来源期刊: 工程管理学报
• 学科: 工学
• 关键词: 工期风险预测 主成分分析 遗传算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 项目管理
• 页码范围: 534-538
• 分类号: TU723
• 字数: 3987字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8859.2011.05.013

摘要

为了在工程项目实施前准确地预测出工期风险的大小,在介绍BP神经网络、遗传算法、主成分分析等理论的基础上,针对现有预测模型的缺点以及BP神经网络自身缺陷,采用主成分分析法对样本数据进行降维处理,并利用遗传算法对BP神经网络的初始权值阈值进行优化,提出了基于PCA-GA-BP的工程项目工期风险预测模型.将以往工程风险数据作为学习样本,训练并构建模型对待建工程项目工期风险进行预测.实例证明该模型有效、可靠,对指导实际工程具有重要意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁永博	大连理工大学建设工程学部	136	1343	17.0	31.0
2	张明媛	大连理工大学建设工程学部	85	919	13.0	28.0
3	周方明	大连理工大学建设工程学部	6	68	4.0	6.0