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基于DHNN模型的特高压工程投资风险控制效果评价
被引量：
2
1
作者
李晓慧
王进
+3 位作者
谷杨福
胡俊辉
宋宗耘
牛东晓
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015年第4期106-110,共5页
为提高特高压工程项目投资管理,需要对特高压投资风险进行控制,对风险控制效果评价。从特高压工程建设的8个阶段识别投资风险,构建评价指标体系,保证每个指标能客观反映该阶段下特高压工程投资风险的控制效果。应用离散型Hopfield反馈...
为提高特高压工程项目投资管理,需要对特高压投资风险进行控制,对风险控制效果评价。从特高压工程建设的8个阶段识别投资风险,构建评价指标体系,保证每个指标能客观反映该阶段下特高压工程投资风险的控制效果。应用离散型Hopfield反馈型神经网络,将评价标准转码为标准模式训练网络,输入样本模式得到待评对象的评价等级。通过对溪浙工程投资效果分析发现,该项目投资风险整体性评价等级为"A",说明该工程风险控制效果优秀。
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关键词
特高压工程
投资风险
离散HOPFIELD神经网络
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职称材料
题名
基于DHNN模型的特高压工程投资风险控制效果评价
被引量：
2
1
作者
李晓慧
王进
谷杨福
胡俊辉
宋宗耘
牛东晓
机构
国网
浙江省
电力
公司
财务
资产
部
工程
资产
处
国网浙江省电力公司经济技术研究院财务资产部
国网
浙江省
电力
公司
台州供电
公司
国网
浙江省
电力
公司
宁波供电
公司
华北
电力
大学
经济
与管理学院
出处
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015年第4期106-110,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(71471059)
文摘
为提高特高压工程项目投资管理,需要对特高压投资风险进行控制,对风险控制效果评价。从特高压工程建设的8个阶段识别投资风险,构建评价指标体系,保证每个指标能客观反映该阶段下特高压工程投资风险的控制效果。应用离散型Hopfield反馈型神经网络,将评价标准转码为标准模式训练网络,输入样本模式得到待评对象的评价等级。通过对溪浙工程投资效果分析发现,该项目投资风险整体性评价等级为"A",说明该工程风险控制效果优秀。
关键词
特高压工程
投资风险
离散HOPFIELD神经网络
Keywords
UHV project
investment risk
Discrete Hopfield Neural Network
分类号
TM7 [电气工程—电力系统及自动化]
F283 [经济管理—国民经济]
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作者
出处
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被引量
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1
基于DHNN模型的特高压工程投资风险控制效果评价
李晓慧
王进
谷杨福
胡俊辉
宋宗耘
牛东晓
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015
2
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