基于人工神经网络的煤化工项目风险评价研究

【摘要】在国际油价动荡及替代能源需求加大的形势下，我国煤化工产业依靠明显优势不断发展，已经成为我国能源产业的重要组成部分。随着近阶段国家政策的引导，传统煤化工项目不断转型升级，特别是新型煤化工项目掀起建设热潮，并逐渐成为煤化工产业的发展重点。煤化工产业是资源、技术、资金密集型产业，同时对环境、安全和社会配套等条件要求较高，对此类项目进行风险评价是项目成功的重要保证，对实现煤化工产业转型升级、保障国家能源安全及国民经济的可持续发展均具有重大意义。本文主要的研究如下：首先梳理风险管理相关文献研究及项目风险管理理论，对常用风险评价技术进行分析及对比，介绍了人工神经网络理论及其在风险评价方面的突出优势。其次分析煤化工项目现状及其风险特点，结合专家意见，从社会环境、技术、经济、管理及自然五大方面对煤化工项目进行风险识别，进而建立了由22个典型风险源构成的煤化工项目风险评价指标体系。再次，结合专家打分法，运用人工神经网络对煤化工项目风险评价进行实证分析，构建了煤化工项目风险评价的神经网络模型。最后利用所建立的神经网络模型对案例项目进行风险评价，得出其综合风险水平，并依据风险评价指标体系对各风险因素进行了分析评价。本文的实证研究结果表明，利用人工神经网络对煤化工项目进行风险评价是可行的，本文所建的神经网络模型可以有效地对煤化工项目进行风险评价并最终得出项目的综合风险水平。
【作者】杨洋；
【导师】王文寅；
【作者基本信息】中北大学，技术经济及管理，2014，硕士
【关键词】煤化工项目；风险评价；人工神经网络；

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