关于人工神经网络石油化工工程建设项目管理绩效评价.pdf

石油学报 (石油加工) 2010年 6月 ACTAPETROLEIS1NICA (PETROLEUMPROCESSINGSECT1oN) 第 26卷第 3期 文章编号 ：1001—8719(2010)03—0317—07 基于人工神经网络的石油化工工程建设 项 目管理绩效评价 韩志国 ，王基铭 ，陈智高 (1．华东理工大学 ，上海 200237；2．中国石油化工集团公司 ，北京 100728) 摘要 ：针对非线性多输入多输出的石油化工工程建设项 目管理绩效评价问题 ，应用人工神经网络 (ANN)构建评价 模型。使用 5O个项 目的287个学习案例数据 ，以 1O个影响因素为输入 ，6个指标为输出，对 BP神经网络、基于 遗传算法 的BP神经网络、径 向基函数神经网络与广义回归神经网络 4类 网络模型进行训练和测试 。通过均方误差 的比较 ，发现基于遗传算法 的BP神经网络优于一般的 BP神经网络 ，广义 回归神经网络 的测试结果优于 BP神经 网络 ，径 向基函数神经网络具有最好 的误差精度 。2个应用示例表 明，人工神经网络应用于石油化工工程建设项 目 管理绩效的评价是可行和有效的。 关 键 词 ：石油化工工程建设项 目；项 目管理 ；绩效评价 ；人工神经网络 (ANN) 中图分类号 ：F224 文献标识码 ：A doi：10．3969／J．issn．1001—8719．2Ol0．03．001 M ANAGEM ENT PERFoRM ANCE EVALUATION IN PETRoCHEM ICAL ENGINEERING CoNSTRUCTION PRoJECTBY USING ARTIFICIALNEURALNETWoRK HAN Zhiguo ，WANG Jiming ，CHEN Zhigao (1．EastChinaUniversityofScienceandTechnology，Shahghai200237，China；2．China PetrochemicalCorporation，BeOing100728，China) Abstract：An artificial neuralnetwork model (ANN ) was developed for the management performanceevaluationofpetrochemicalengineeringconstructionproject．Byusingthedatafrom 287samplesof50projects，inwhich10factorswereasinputsand6indicatorsasoutputs，training andtestweregiventofourkindsofANN models，BP—NN，GA—basedBP—NN，radialbasisfunction neuralnetwork (RBF—NN)andgeneralizedregressionneuralnetwork (GR—NN)．Bycomparingthe meansquare errors。 itis found thatGA—based BP—NN ispriorto BP—NN ，GR—NN is prior to former。andRBF_NN hasbestaccuracy． ItiSverified bytheillustrationsoftWO casesthatANN mode1isfeasibleandvalidtothemanagementperformanceevaluationofpetrochemicalengineering constructionproject． Keywords：petrochemicalengineering construction project；projectmanagement；performance evaluation：artificialneuralnetwork (