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基于贝叶斯网络的建设项目质量管理风险因素分析——以京沪高速铁路建设项目为例

发布时间:2017-06-27 10:13

  本文关键词:基于贝叶斯网络的建设项目质量管理风险因素分析——以京沪高速铁路建设项目为例,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:京沪高速铁路是我国投资规模最大、技术含量最高的基础设施建设项目,如何有效防范该项目建设在管理和实施中可能出现的风险,为京沪高速铁路建设项目能顺利进行并保证其高质量要求的关键。介于铁路建设项目缺乏历史数据资料和现场数据难收集的特点,本文运用贝叶斯网络方法研究京沪高速铁路建设项目中关键质量管理的风险因素,结合专家的意见,建立了京沪高速铁路建设项目质量管理风险因素的贝叶斯网络模型,研究发现京沪高速铁路建设中材料、监理执行力等因素为关键风险因素。同时,本文展现了如何运用贝叶斯网络研究工程建设项目风险管理的过程。
【作者单位】: 西南交通大学经济管理学院;
【关键词】贝叶斯网络模型 质量管理风险 高速铁路建设 项目管理 铁路建设项目 风险因素 京沪高速 项目风险管理 工程建设项目 敏感性分析
【基金】:铁道部科技研究开发计划重大课题“京沪高速铁路建设项目质量管理体系及风险控制技术研究”(2008Z019)
【分类号】:F532;F224
【正文快照】: 一、引言京沪高速铁路建设全长1318公里,总投资超过2200亿元,是世界上一次建成里程最长的高速铁路,也是我国建国以来一次投资规模最大、技术含量最高的基础设施建设项目。铁路建设是一项复杂的系统工程,涉及面广,参与单位多,影响质量、安全、工期的因素多。京沪高速铁路建设

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 王振强,钟登华;工程项目财务风险分析方法及在大型水电站项目中的应用研究[J];水力发电学报;2004年05期

2 王振强,钟登华;大型水利工程项目投资风险分析方法[J];水利学报;2004年07期

3 金德民,郑丕谔;工程项目全寿命风险管理系统的理论及其应用研究[J];天津大学学报(社会科学版);2005年04期

4 王振强,钟登华;基于模拟技术的大型水电项目财务风险分析[J];土木工程学报;2005年05期

中国重要会议论文全文数据库 前1条

1 Jiejun Huang Youchuan Wan School of Remote Sensing and Information Engineering,Wuhan University,Wuhan 430079,P.R.China;Using Bayesian Networks for Automobile Diagnosis[A];Proceedings of 6th International Symposium on Test and Measurement(Volume 7)[C];2005年

中国博士学位论文全文数据库 前9条

1 洪云;大坝安全管理关键技术研究[D];河海大学;2005年

2 向鹏成;基于信息不对称理论的工程项目风险管理研究[D];重庆大学;2005年

3 金德民;工程项目全寿命期风险管理系统理论及集成研究[D];天津大学;2004年

4 马福恒;病险水库大坝风险分析与预警方法[D];河海大学;2006年

5 李晓宇;高新技术项目风险预警系统研究[D];北京交通大学;2006年

6 刘玉杰;国际工程承包战略管理研究[D];天津大学;2006年

7 易静;医院信息数据挖掘及实现技术的探索[D];重庆医科大学;2007年

8 官庆;大型公用建筑项目设计风险管理研究[D];西南交通大学;2007年

9 陈景年;选择性贝叶斯分类算法研究[D];北京交通大学;2008年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 周红;大坝运行风险评价方法研究[D];河海大学;2004年

2 麦强盛;项目风险管理若干问题的探讨[D];暨南大学;2004年

3 聂学军;混凝土病险坝风险决策研究[D];河海大学;2005年

4 赵妍;工程项目开发的成本控制模式研究[D];大连海事大学;2005年

5 张柳煜;桥梁施工风险管理方法研究[D];长安大学;2005年

6 王雷;项目融资风险管理研究[D];西安理工大学;2006年

7 庹威;年产20000T海洋工程用铜合金管生产线建设项目风险管理研究[D];电子科技大学;2006年

8 胥碧华;房地产投资项目的风险分析与评估研究[D];成都理工大学;2006年

9 杨燕;我国城市基础设施BOT项目融资的风险控制与政策建议[D];山东大学;2006年

10 王宗敏;我国国际工程承包风险管理研究[D];河海大学;2007年

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 李启青,马建文,哈斯巴干,韩秀珍,刘志丽;基于贝叶斯网络模型的遥感图像数据处理技术[J];电子与信息学报;2003年10期

2 ;遥感、遥测、遥控[J];中国无线电电子学文摘;2004年01期

3 赵春华,严新平,赵新泽;基于贝叶斯网络的内燃机故障诊断研究[J];武汉理工大学学报(交通科学与工程版);2005年03期

4 罗帆,陈小佳,顾必冲;基于贝叶斯网络的航空灾害成因机理探析[J];北京航空航天大学学报;2005年08期

5 吴欣,郭创新;基于贝叶斯网络的电力系统故障诊断方法[J];电力系统及其自动化学报;2005年04期

6 黄敏;徐飞;王兴伟;;一种动态联盟企业风险概率识别方法[J];东北大学学报(自然科学版);2005年12期

7 屈永华;王锦地;刘素红;万华伟;周红敏;林皓波;;贝叶斯网络支持的地表参数混合反演模式研究[J];遥感学报;2006年01期

8 张晓丹;赵海;谢元芒;尹震宇;;用于水电厂设备的故障诊断的贝叶斯网络模型[J];东北大学学报(自然科学版);2006年03期

9 史建国;高晓光;李相民;;离散模糊动态贝叶斯网络用于无人作战飞机目标识别[J];西北工业大学学报;2006年01期

10 王永强;律方成;李和明;;基于粗糙集理论和贝叶斯网络的电力变压器故障诊断方法[J];中国电机工程学报;2006年08期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 欧洁;联合数字图书馆信息服务的关键技术研究[D];中国科学院研究生院(计算技术研究所);2002年

中国硕士学位论文全文数据库 前3条

1 韩月明;食品安全预测与控制模型研究[D];东南大学;2006年

2 沈静;基于贝叶斯网络模型的我国商业银行操作风险管理研究[D];哈尔滨工业大学;2006年

3 温树海;商业银行操作风险管理研究[D];北京工业大学;2006年


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本文编号:489411

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