基于神經(jīng)網(wǎng)絡的IT項目風險評估模型研究.pdf

1、隨著科學技術的不斷發(fā)展,越來越多的企業(yè)開始關注信息化建設,完成業(yè)務流程的再造,提高工作效率。面對這一發(fā)展趨勢,每年有大量的IT開發(fā)項目啟動。與此形成鮮明對比的是,IT項目開發(fā)的成功率卻低的驚人。在投入了大量的資金、時間和人力的情況下,開發(fā)出來的軟件或系統(tǒng)最終并不能滿足用戶的需求,給開發(fā)企業(yè)和用戶都帶來了巨大的損失。
　　 IT項目開發(fā)周期長,投資大,技術更新快,不確定性多,這些都在一定程度上造成了IT項目的高風險性。而現(xiàn)實中企業(yè)

2、為了加快進度,往往忽略了風險評估,使得很多本來可以避免的風險發(fā)生,最終導致項目的失敗。因此,對IT開發(fā)項目進行風險評估有著及其重要的作用。
　　 本文針對IT開發(fā)項目風險高的問題,提出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡和主成分分析相結(jié)合的模型,對IT開發(fā)項目進行風險評估,為IT項目的管理者提供決策。本文主要進行以下幾個方面的探討和研究:
　　 首先,運用項目風險管理的相關理論結(jié)合IT項目開發(fā)的過程,識別IT項目的風險因子,建立IT開發(fā)項目的

3、指標體系。
　　 其次,在IT風險評估的指標體系的基礎上,建立基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡和主成分分析結(jié)合的IT項目風險評估模型。該模型首先對樣本數(shù)據(jù)進行歸一化處理,簡化神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練。接著進行主成分分析,目的是降低輸入樣本的維數(shù),提高神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練效率。將主成分分析后的指標作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入,確定網(wǎng)絡的參數(shù),用Maclab提供的神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱進行仿真,并從誤差和訓練速率的角度分析仿真的結(jié)果,驗證模型的可行性。
　　 最后,在仿真模