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基于BP和SVM变量筛选的LC技术特征对项目绩效比较研究
1
作者
李书全
胡少培
胡本哲
《科技管理研究》
CSSCI
北大核心
2015年第7期174-179,共6页
为探究精益建设技术与项目绩效之间的内在作用机理,构建基于BP和SVM变量筛选的6S、可视化管理、最后计划者等7种精益建设技术与知识能力、财务、业主等5个项目绩效分项指标和综合指标的耦合模型。仿真结果表明:在精益建设技术特征与项...
为探究精益建设技术与项目绩效之间的内在作用机理,构建基于BP和SVM变量筛选的6S、可视化管理、最后计划者等7种精益建设技术与知识能力、财务、业主等5个项目绩效分项指标和综合指标的耦合模型。仿真结果表明:在精益建设技术特征与项目绩效分项指标的耦合模型仿真分析中,基于GA-BP的预测模型比标准BP神经网络模型精度要高;在精益建设技术特征与项目绩效综合指标的耦合模型仿真分析中,基于SVM的预测模型比GA-BP的预测模型精度要高。另外,利用BP和SVM结合MIV算法进一步探究不同精益建设技术对项目绩效各指标和综合指标的影响程度。研究结果为项目利益相关者提高项目管理绩效提供决策支持。
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关键词
精益建设技术特征
项目绩效
遗传神经网络(GA—BP)
支持向量机(SVM)
变量筛选
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职称材料
题名
基于BP和SVM变量筛选的LC技术特征对项目绩效比较研究
1
作者
李书全
胡少培
胡本哲
机构
天津财经大学商学院
出处
《科技管理研究》
CSSCI
北大核心
2015年第7期174-179,共6页
基金
国家自然科学基金项目"精益建设(LC)技术采纳行为与决策模型研究"(71171140)
天津市科委科技发展战略研究计划项目"建筑施工企业安全投资决策模型研究及应用"(12JCZDJC34900)
天津财经大学重点项目"基于社会资本的建筑安全预警研究"(ZD1306)
文摘
为探究精益建设技术与项目绩效之间的内在作用机理,构建基于BP和SVM变量筛选的6S、可视化管理、最后计划者等7种精益建设技术与知识能力、财务、业主等5个项目绩效分项指标和综合指标的耦合模型。仿真结果表明:在精益建设技术特征与项目绩效分项指标的耦合模型仿真分析中,基于GA-BP的预测模型比标准BP神经网络模型精度要高;在精益建设技术特征与项目绩效综合指标的耦合模型仿真分析中,基于SVM的预测模型比GA-BP的预测模型精度要高。另外,利用BP和SVM结合MIV算法进一步探究不同精益建设技术对项目绩效各指标和综合指标的影响程度。研究结果为项目利益相关者提高项目管理绩效提供决策支持。
关键词
精益建设技术特征
项目绩效
遗传神经网络(GA—BP)
支持向量机(SVM)
变量筛选
Keywords
lean construction technical features
project performance
genetic neural network (GA -BP)
support vectormachine (SVM)
variable selection
分类号
F426.92 [经济管理—产业经济]
F274 [经济管理—企业管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP和SVM变量筛选的LC技术特征对项目绩效比较研究
李书全
胡少培
胡本哲
《科技管理研究》
CSSCI
北大核心
2015
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