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摘要:
基于挣值分析和风险管理,通过蒙特卡洛模拟获取项目数据,使用二次判别分析、随机森林和支持向量机进行模型学习和完工预测是项目控制的有效方法之一.在现有研究基础上,考虑项目执行过程中的剩余工作时间、剩余工作费用和风险,分别应用现有研究方法、梯度提升树和人工神经网络进行模型学习,利用嵌套交叉验证进行模型选择和模型评估.研究结果表明,优化后的方法显著提升项目完工预测的准确率.
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文献信息
篇名 基于蒙特卡洛模拟和挣值分析的项目完工预测优化
来源期刊 科技管理研究 学科 社会科学
关键词 项目管理 挣值分析 项目控制 蒙特卡洛模拟 风险管理
年,卷(期) 2019,(17) 所属期刊栏目 管理理论与方法
研究方向 页码范围 214-219
页数 6页 分类号 C935|F224|G301
字数 4691字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-7695.2019.17.028
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨超 中国科学院大学工程科学学院 114 799 15.0 23.0
2 詹伟 中国科学院大学工程科学学院 14 151 7.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
项目管理
挣值分析
项目控制
蒙特卡洛模拟
风险管理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科技管理研究
半月刊
1000-7695
44-1223/G3
16开
广州市连新路171号广东国际科技中心三楼307室
1981
chi
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