预应力技术论文范文第1篇

关键词：预应力新技术连续梁桥试验研究应用效益

1引言

预应力砼结构较普通钢筋筋结构不仅用料省，且使用性能好，但其施瓜工艺复杂，技术要求甚高，在一定程度上阻碍了预应力的进一步发展和推广应用。为简化预应力砼的施工工艺人们曾进行多方面的努力，预弯复合梁[1]即是其中之一，该梁既具有预应力梁良好的使用性能，又省去了常规预应力所必须的留孔、穿索、张拉、锚固、压浆、封锚等一整套工序，施工工充得到简化，但其用钢量却急删增加，以致在大多数国家和地区难以推广应用。可见，现有的预应力砼结构左良好的使用性能、用料的经济性及施工的简易性三方面并未达到完美的统一，尚需我们做出不断的努力，为此周志详副教授提出预弯预应力钢筋砼（以下简记为PFRC）梁的设想，并在三跨连续梁桥上进行应用研究，以期求得一种更合理和经济的结构及预应力施工工艺。

2PFRC梁的工艺及原理

现以简支梁为例，说明PFRC梁的施工工艺及预应力原理：

（1）按钢筋砼梁方式制作，具有适当预拱度的梁体，与钢筋砼梁所不同的是PFRC梁受拉主筋宜采用冷拉粗钢筋，并需在梁的受拉边可能出现裂缝凶区域设置预留槽口该区段内的主筋净保护层厚度取为箍筋的直径。

（2）对许梁施加预定的竖向荷载p，此时，在预留槽口的顶端会出现裂缝。

（3）绑扎受拉边翼缘的构造钢筋（注意插入式马蹄箍筋应通过预留槽口插入先浇梁体内浇注该翼缘的砼）。

（4）待后浇受拉边翼缘砼达到强度后，卸除预加荷载P。

现依据容许应力法理论对梁在上述预加载和卸载过程中跨中截面应力的变化

分析如下。

对设有预留糟口的钢筋砼梁作预加载时的计算截面及应力分布，此时梁的受拉力已开裂（预留槽口的存在即人为地规定了裂缝出现的位置及间距），受拉区仅计入主筋的作用。若换算截面对其重心轴的惯性距为I01，则在预加荷载弯矩MY的作用下上缘砼的压应力σh1和受拉钢筋的应力σg1分别为：

σh1=MYX1/I01（压）

σg1=nMY(h-X1)/I01（拉）

式中n表示钢筋弹性模量与砼弹性模量之比，X1为上缘至中性轴的距离。

在后浇下翼缘砼到强度后，卸除预加荷载p相当于梁施加了反向的预加载p，因此跨中截面受到了负弯矩MY的作用，此时梁的下半部分后浇下罢缘砼将参与受力，其计算载面及应力分布，设换算截面对其重心轴的性矩这I02，则梁缘上下边缘砼的应力σh2、σh3和钢筋的应力σg2分别为：

h2=MYX2/I02（拉）

σh3=nMY(h-X2)/I02（压）

σg2=nMY(h0-X2)/I02（压）

式中X2为上缘到中性轴的距离。

梁截面的实际应力分布为单独考虑预加载和卸除预加载两种情况载面应力的迭加，帮梁的上、下边缘砼应力σhs和σhx及主筋应力σg分别为：

σhs=σh1-σh2=MY(X1/I01-X2/I02)（压）（1）

σhs=σh3=MY(h-X2)/I02（压）（2）

σg=σg1-σg2=nMY[(h0-X1)/I01-(h0-X2)/I02]（拉）（3）

若梁在使用荷载作用下所受到的弯矩为M，则梁上、下边缘硷的应力分别为：

σhs=MY(X1/I01-X2/I02)+MX2/I02（4）

σhs=(MY-M)(h-X2)/I02（5）

由（5）式可见梁在不大于预0加荷载弯上MY，的作用下，其后浇下翼缘砼内不出现拉应，（暂不计砼收缩，徐变及钢筋松驰的影响），即该梁的下翼缘右以具有足够大的抗裂度，故梁，主筋得到可靠的保护，在使用荷载作用下梁截面的抗弯刚度因下翼缘砼参与工作而得到显著提高，其计算刚度与同截面的常规预应力砼梁相差元几，该梁的梁腹虽然尚存裂缝，但这些，缝并不穿过梁内受力钢筋（受拉主筋和箍筋）且不影响结构的受力状况，从钢筋砼的观点看，念些裂缝是允许存在的。

由此可见PFRC梁是通过在钢筋砼梁受载条件下二次浇注受拉边翼缘砼来代替常规预应力砼中的张拉钢盘，使后浇翼缘砼借助卸载时梁内主筋的弹性恢复获得所需要的预应力。为此，在先浇梁体的受拉边设看预留槽口是十分必要的，它具有如下凡个作用：①充当新、旧砼结合界面的剪力槽；②人为地控制荷载下裂缝出现的位置及间距，③便于后浇翼缘的插入式马蹄箍伸人先浇梁体内，进一步保证新、旧砼结合的整体性；④确保受控边翼缘范围内封无原发裂纹存在，使整个翼缘都受到应力的作用。

3试验研究简况

3.1试验梁的制作

第一批试验梁共5片，用于短期静载试验，其中4片为PFRC梁，余下的一片为与之比较，钢筋砼梁（一次浇成，不作预加载处理），编号为RCL10-00.0。在PFRC先浇粱体中，以高5cm，厚2-3cm的楔形木板形成预留槽口，在预加载条件下4片PF梁的纯弯段及其附近区域内每一个预留槽口的顶端都对应有一条裂缝（其宽度＜0.04cm），在两相邻预留槽口之间未发现新的裂缝产生，表明预留槽口达到了人为控制裂缝出现的位置及间距的目的，对梁下缘砼表面进行打毛后邦扎受拉翼缘构造钢筋（纵筋和插入式马蹄箍箭），用高流动性普通水泥砼（坍度为10cm）灌注受拉翼缘砼，并对此砼加强养护、直到卸除预加载时均未发现后浇砼表面有收缩裂缝产生。

3．2试验方法

本次试验的目的在于考查琅梁通过预加载条件下二次浇注受校边翼缘砼的处理，是否能够达到推迟开裂和提高粱的抗弯刚度效果，为此开裂荷载和梁的变形成为试验观测的重要内容。同时考虑到工程实践中多数结构都承受循环荷载的作用，故首先对每梧梁进行三次静力循环加载试验，借以获取一些梁在多次重复荷载下的试验数据，之后即对梁继续加载至破坏。

3.3梁的开裂

5片试验梁的第一条裂缝均为弯曲裂缝。PCL10-0.0在第一静载的第2.5级荷载下即在跨中下缘位置产生第一条裂缝。其宽度为0.01mm，高度为3cm，其余各梁（PFRC梁）的下翼缘在前二次静力加载、卸载的过程中均未发现裂缝，第一条裂缝均在第三次加载下产生，其宽度为0.02-0.03mm，高度2-3cm，试验表明，PF梁下翼缘第一条裂缝出现的位置与先浇梁体预留槽口的位置并无必然的联系。不难得到PFRC梁的抗裂弯Mf为：

Mf=My+rR1Wox（6）

其中：My为预加载产生的弯矩；r为塑性影响系数；Wox为扣除梁腹已裂部分的换算截面对受控边缘的抵抗矩；R1为下缘硷的抗拉强度。试验表明，梁的实测抗裂变矩与按（6）式得到的计算相吻合，从而在理论和试验两方面都证实了：通过预加载条件下二次浇注受拉边翼缘砼的处理后的梁，可以推迟受控翼缘砼的开裂至希望程度。

3．4粱的挠度

PCL梁在第一次静力加载后的残余挠度数值因故未获得，在第二次静载后测得残余挠度为0.18cm（不包含第一次静载后残余挠度），据结构承受静力循环荷载的一般规律可以推知，其第—次静载后的残余挠度将大于0.18cm，该梁在第二次静载时各级荷载的挠度较第一次静载时对应的挠度值有大幅度的增加，第三次静载的挠度亦大于第一次挠度，说明该梁的弹性恢复能力较差，此为RC梁的一大缺点，而4根PF粱在第一次静载后的残余挠度均在0.10-0.08cm，第二次卸载至0后几乎未发现新的残余挠度产生。且三次静载下各级荷载对应的挠度无明显差异，表明PF梁在下翼缘开裂前具有较强的弹性恢复能力，即具有常规预应力砼梁的特点。

综上所述，PFRC不仅具有较强的弹性恢复能力，而且具有足够大的刚度，保持了常规预应力硷梁的优越性，且避免了常规预应力砼粱因预应力度过大而引起的一些矛盾。

3.5长期受载情况

在静载试验的同期，还做了2片梁的室外长期加载试验，梁的截面同静载试验梁，主筋为冷拔钢丝，所受荷载为该梁预计使用荷载的75％（相当于桥梁恒载），经长达—年的长期观测表明，梁的挠度和腹部裂缝宽度元明显变化，梁的下翼缘未发现裂缝。

4PFRC在连续梁桥中的应用

4.1桥梁概况

民生桥位于四川省名山县城中心，为跨越名山河连接两岸主街道的城市桥梁，桥宽20m，桥轴线与河床轴线的交角为45°，主梁全长61m，设计荷载为-20，挂-100，人群400km/m2。原设计上部结构为3跨20m跨径的后张预应力砼简支斜梁娇，桥梁横断面由12片T形梁构成，下部构造为重力式墩台。

4.2结构设计

经综合考虑用材的经济性，施工的简易性及良好的使用性，本桥更改为三跨连续斜粱桥，桥梁横断面由4片现浇砼T型梁构成，主梁间距380cm，高130cm。

设计中着意减小了主粱弯矩粱段的刚度，增大了负弯短梁的刚度，从而减小了正弯矩粱段的长度及弯矩峰值，增大了负弯矩粱段的长度及弯矩峰值，故在正弯矩梁段按普通钢筋砼粱设计，避免了在下翼缘进行二次浇注砼，在负弯矩梁段按PFRC粱设计，预应力钢筋采用冷拉Ⅳ级钢筋，预加载下需在主梁顶面进行的二次浇注砼可与桥面铺装同期进行，施工工序与普通钢筋砼相近，却节省了大量钢材并增加了桥梁的使用性能。

主梁内力分析采用桥粱专用程序计算，正弯矩梁段按普通钢筋砼梁（RC梁）设计，负弯矩梁按PFRC梁设计，其极限承载力满足规范的要求，梁在施工及使用阶段的应力验算满足《桥规》的要求，预加载阶段的计算截面为扣除受拉区砼面积的换算截面，卸除预加载及其以后的使用阶段的计算截面为扣除梁腹己裂部分砼面积（计人后浇砼面积）的换算截面。主梁斜截项按普通钢筋砼梁进行强度设计。

4.3施工要点

为减少旋工费用，避免大型起吊设备的使用，本桥主梁拟定为就地支架立模现浇砼，其主要步骤如下：

（1）支架立模浇注主梁及RC梁段的桥道板砼；

（2）待主梁砼达到14d龄期和80％的设计强度后拆除支架；

（3）安装人行道板及浇注RC梁段的桥面铺装；

（4）对桥进行预加载；

（5）用微膨胀砼浇注PFRC梁段的桥道板和桥面料装砼，要求灌满全部预留槽口，

（6）待砼达14d龄期后，卸除预加荷载，该桥于1995年12月18日建成通车。

5效益分析

目前国内外常用的预应力砼有两种，即常规预应力砼梁（简记为TPC；通过张拉纲筋使砼获得所需的预应力）和预弯复合梁（简记为PFRC；借助受载后的钢梁在卸载时的弹性恢复并获得砼所需的预应力）。

PFRC梁较TPC梁简化了施工工艺，省去了TPC所必须的留孔、穿索、锚固、灌浆、封锚等一系列复杂的工艺，且不用张拉机具，降低了施工技术要求，无需锚具及锚下垫板和局部加强钢筋，受拉主箭可根据强度要求在适当的位置切断，放可节省材料：PFRC中砼所获得的预应力与梁抵抗外荷载所需的预应力的分布及大小相吻合，其预加载方式与使用阶段梁受载情况一致，预加载过程即对梁进行一次质量检验，故受力合理，使用安全。

与PFSC相比PFRC用钢量显著减少，施工更为简便，适用性广。

在名山民生桥应用PFRC技术，与原设计常规预应力砼梁相比，节省XM157-7型钢绞线群锚240套，φ65波纹管2500m，省去了张拉设备，简化了施工工艺，全桥所需人工减少2953个工日，因采用连续梁桥减小了支座数量，使桥梁墩台圬工数量减少约670m3，总计使桥梁造价降低38万元，占全桥总造价的21.6％。连续梁桥方案在梁高不变的条件下增大了主孔跨径，利于排洪和与环境的协调，具有明显的社会效益。

6结论

（1）试验研究和理论分析表明：PFRC梁通过预加竖向荷载条件下后浇受拉力翼缘砼的工艺处理后、能够达提高梁的正截面抗裂度和抗弯刚度之目的，且较常规应力砼梁施工简便，受力合理，较预复合梁节省钢材，故PFRC技术是合理可行的。

预应力技术论文范文第2篇

1预应力技术的应用原理

在道路桥梁施工中，预应力技术的混凝土工程的应用原理是结合混凝土使用过程中所产生的高强度抗压使低强度抗拉强力得到弥补，推迟混凝土受拉伸位置的裂缝产生的时间。

2预应力技术的发展

从时间上来看，预应力技术从发展至推广时间相对较短，但该技术具有独一无二的优势，例如安全可靠性、较高抗裂性等。在公路桥梁设施的建设中得到更为广泛的应用，并在发展中得到不断完善。

二预应力技术在公路桥梁工程施工中存在的问题

1有关预应力孔道压浆质量的问题

这个环节在预应力的技术应用当中有重大的意义：首先，孔道压浆可以让预应力筋受到良好保护，不让外面环境的影响对它造成锈蚀。其次，它对预应力筋和公路桥梁结构的一起作业提高了有力的保障。因此，如果预应力孔道压浆的质量不合格，它的密实度处于不高状态时，实际上已经出现了漏浆和漏灌的情况。所以施工人员应当提高对预应力孔道的压浆质量的认识，根据我国的建筑行业要求，循序渐进地进行。

2预应力钢筋施加预应力过大的控制问题

在公路桥梁建设中，对于预应力钢筋预应力过大的控制问题，首先要做到对预应力材料的质量加强检验，在施工过程的每个环节都要严格把关。另外还要做好桥梁梁体当中混凝土的养护工作，要对专业人员加强培训，在对梁体进行张拉作业之前，不仅对梁体混凝土的强度要严格控制，在混凝土的养护龄期还要加强管理，才不会造成过早张拉而影响到了混凝土的养护工作。

3锚具产生的问题

在公路桥梁建设中，很多的建筑企业一味地追求利益，私自对截面尺寸进行缩小。扁锚技术在运用当中还有一定的局限性，如果把扁锚运用在板梁结构和预应力箱梁底板中，会造成钢绞线的受力不平衡。扁孔所占据的位置比较小，在施工过程中对孔道压浆的密实度没办法把握。因此，要对其灌入浆体有一定的难度。

三预应力技术在公路桥梁工程施工中的技术要点

1对后张结构张拉力的控制

在预应力施工中应精确控制张拉力，特别是后张法构造中的张拉力，若实践施工行动对标准性有所缺乏，张拉力控制则会较大程度上对桥梁的运用质量造成影响。然而，由于后张构造张拉力控制问题，一方面是对领先的张拉力计量方式进行选用，另一方面则是提升操作人员素质，选用专业化的控制人员，严格要求，伸长值计量的浮动标准在我国相关标准中，对伸长值的误差明确规定要控制在6%以内。

2孔道压浆施工

在施工过程中，孔道压浆经常会有较多问题产生，例如管道压浆不实、不满，都会有渗漏等问题出现。对于孔道压浆问题，主要在浆体配置时，应尽可能对外加剂方式进行使用，只有这样才能将水和灰的比例降至0.35，使浆液的压实度得到保障。同时，运用先进的搅拌机械，使搅拌速度得到提升，开展规范化操作等，只有这样才能有效确保孔道压浆的质量。

3锚具

3.1锚具连接方面的问题

此处所指的锚具主要是指扁锚。一般扁锚的使用是有约束条件存在的，在使用的环境为构造的界面尺寸有相应约束或者是构造衔接。然而，在这一方面所呈现出的主要问题则是较多施工单位为了追求经济利益，在“箱梁底板”与“板梁构造”中一起对扁锚进行使用，甚至一些施工单位还申请了该方面专利，显然该种方法的运用是不正确的。对于这个问题，最为适宜的处理方法是在“箱梁板、腹板、空心板”等桥梁构造中避免对扁锚进行使用。

3.2锚具的尺寸问题

为了追求最大利润，许多厂家所生产的锚具夹片长度有所减小。缩减了厚度和孔距，锚具质量无法达到要求。所以，在施工中应对锚具尺寸的检验进行特别关注。对于锚具尺寸而言，若夹片的长度低于50mm，一定要避免在施工中，尺寸和厚度应与工程的实际需要相结合进行注重。

四预应力技术在公路桥梁工程施工中的应用

1预应力在混凝土空心板中的应用

作为一种建筑材料，混凝土空心板的显著特点在于它的横截面为多道圆孔，正是因为这一特点，使其质量较轻，便于安装和运输，尤其是在小跨径的公路桥梁建设当中，混凝土空心板的应用是极其广泛的，也取得了良好的效果。一般来说，当公路桥梁的跨径小于一定尺度的时候，可以先张法张拉单根低松弛度的钢绞线，后张法则使用扁锚中等张拉吨位，这样会减轻压力，避免出现问题。

2预应力在混凝土T型梁中的应用

在公路桥梁当中，T型梁是一种最为常见的形式，之所以称其为T型梁，主要是因为其横截面为T型，这也是其独特之处，我们可以通过施加预压应力的形式向其提供反向拉力，实现各种力量之间的平衡。当桥梁的跨径达到一定程度的时候，要运用相应的技术来进行作业，通常是先张法拉张拉高强度、低松弛钢绞线，后张法则使用群锚中等张拉吨位。

3混凝土路面施工中预应力技术的应用

从预应力路面的属性进行分析，可以将其划分为两大类型：一种为单独型路面，另一种则是连续型路面。从单独型路面来分析，具有膨胀缝间隔较长的特点，因此路面之间也被隔离开来，然后对路面施工运用的钢筋实施预应力处理。在该性质上的处理过程中，可将处理方式划分为两种类型。这两种处理方式在预应力技术方面得到有效体现。与施力顺序的不同相结合，适用范围又分为先拉钢筋后浇筑混凝土和先浇筑混凝土后预拉钢筋两种。与实际操作状况相结合进行分析，很多施工单位会对先浇筑混凝土后预拉钢筋的方法进行使用，该方法的运用基本上能使当前公路桥梁施工在质量方面的要求得到满足，在操作上看极为简单，并容易被掌控。

五结语

预应力技术论文范文第3篇

论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题

选题依据：

技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估,可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握,从而为企业的技术创新决策提供科学的依据,以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下,企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中,企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运,为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

二、本课题国内外研究现状及发展趋势

现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。

(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息,分析技术发展趋势和规律,在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下,将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家RaymondPearl提出的Pearl曲线(数学模型为:Y=L∕[1+A?exp(-B·t)])及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线(数学模型为:Y=L·exp(-B·t))皆属于生长曲线,其预测值Y为技术性能指标,t为时间自变量,L、A、B皆为常数。Ridenour模型也属于生长曲线预测法,但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比,主要适用于新技术、新产品的扩散预测。

(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息,建立预测对象与影响因素的因果关系模型,预测技术的发展变化。相关分析法认为,一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的,这样,通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种:导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。

(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源,通过系统的调查、征询专家的意见,分析和整理出预测结果。专家预测法主要有:专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等,其中,德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处,避免了其缺点,被认为是技术预测中最有效的专家预测法。

趋势外推法的预测数据只能为纵向数据,在进行产品技术创新预测时,只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势,并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中,对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推,而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测,但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式,而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素,略去了许多未考虑的因素,所以,所建模型对实际问题的表达能力也不够准确,预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法,依靠的是预测者的知识和经验,往往带有主观性,难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献,为企业技术创新的预测提供了科学的方法论,但在新的经济和市场环境下,技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展,以克服自身的不足,更进一步适应时展的需要,为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。

目前,在我国企业技术创新评估中,一般只考虑如下四个方面的因素:(1)技术的先进性、可行性、连续性;(2)经济效果;(3)社会效果;(4)风险性,在对此四方面内容逐个分析后,再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有:Delphi法(专家法)、AHP法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等,但技术创新的评估是一个非常复杂的系统,其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性,同时,还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素,目前所使用的原理和方法,难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究,在我国的历史还不长,无论是指标体系还是评估方法,均处于研究之中,我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是:(1)建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系;(2)建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。

这种情况下,神经网络技术就有其特有的优势,以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能,可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题,它能克服上述各方法的不足。本项目以BP神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础,BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成,各层的神经元数目不同,由正向传播和反向传播组成,在进行产品技术创新预测和评估时,从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息,经隐含层处理后传入输出层,其输出值Y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置,考虑了概括性和动态性,力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素,尽管是黑匣子式的预测和评估,但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合,输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。

据文献查阅,虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究,如文献[08]、[09]、[11]等,但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究,在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下,以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型,是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。

三、论文预期成果的理论意义和应用价值

本项目研究的理论意义表现在:(1)探索新的技术创新预测和评估技术,丰富和完善技术创新预测和评估方法体系;(2)将神经网络技术引入技术创新的预测和评估,有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。

本项目研究的应用价值体现在:(1)提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术,有利于提高预测的正确性;（2）提供一种基于BP神经网络的综合评估方法,有利于提高评估的科学性;(3)为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。

四、课题研究的主要内容

研究目标：

以BP神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型,并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法,结合企业的具体实际,对指标和模型体系进行实证分析,使研究具有一定的理论水平和实用价值。

研究内容：

1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手,密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响,系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素,建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系,并研究其量化和规范化的原则及方法。

2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时,需要一组决定其相对重要性的初始权重,权重的确定需要基本的原则作支持。

3、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型研究。根据技术创新预测的特点,以BP神经网络为基础,构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。

4、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点,设计其相应的计算方法。

5、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料,构建基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本,对预测和评估模型进行自学习和训练,使模型适合实际情况。

6、基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景,对基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。

创新点：

1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前,在技术创新的预测和评估指标体系方面,一种是采用传统的指标体系,另一种是采用国外先进国家的指标体系,如何结合我国实际当前经济形势,参考国外先进发达国家的研究工作,建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系,此为本研究要做的首要工作,这是一项创新。

2、研究基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能,能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题,本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估,这也是一项创新。

五、课题研究的基本方法、技术路线的可行性论证

1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素,并研究影响因素间的内在联系,确定其相互之间的重要度,探讨其量化和规范化的方法,将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合,建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。

2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中,发现问题、分析问题,归纳和总结出具有共性的东西,探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。

3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的研究,先从某一行业出发,定义模型的基本输入因素,然后,逐步扩展,逐步增加模型的复杂度。

4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合,进行实证研究,在实践中丰富和完善,研究出具有科学性和实用性的成果。

六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施

本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作,编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作,发表了“企业技术创新与营销管理创新”、“企业技术创新与营销组织创新”及“企业技术创新与营销观念创新”等与技术创新相关的学术研究论文,对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础,也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作,具有一定的实践经验,与许多企业有密切的合作关系,同时,对神经网络技术也进行过专门的学习和研究,所以,本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备,能顺利完成本课题的研究,取得预期的研究成果。

七、论文研究的进展计划

2003.07-2003.09：完成论文开题。

2003.09-2003.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

2003.11-2004.01：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

2004.01-2004.03：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

2004.03-2004.04：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

2004.04-2004.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。

主要参考文献：

[01]傅家骥、仝允桓等.技术创新学.北京:清华大学出版社1998

[02]吴贵生.技术创新管理.北京:清华大学出版社2000

[03]柳卸林.企业技术创新管理.北京:科学技术出版社1997

[04]赵志、陈邦设等.产品创新过程管理模式的基本问题研究.管理科学学报.2000/2.

[05]王亚民、朱荣林.风险投资项目ECV评估指标与决策模型研究.风险投资.2002/6

[06]赵中奇、王浣尘、潘德惠.随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用.控制与决策.2002/6

[07]夏清泉、凌婕.风险投资理论和政策研究.国际商务研究.2002/5

[08]陈劲、龚焱等.技术创新信息源新探.中国软科学.2001/1.pp86-88

[09]严太华、张龙.风险投资评估决策方法初探.经济问题.2002/1

[10]苏永江、李湛.风险投资决策问题的系统分析.学术研究.2001/4

<11>孙冰.企业产品开发的评价模型及方法研究.中国管理科学.2002/4

[12]诸克军、杨久西、匡益军.基于人工神经网络的石油勘探有利性综合评价.系统工程理论与实践.2002/4

[13]杨力.基干BP神经网络的城市房屋租赁估价系统设计.中国管理科学.2002/4

[14]杨国栋、贾成前.高速公路复垦土地适宜性评价的BP神经网络模型.统工程理论与实践.2002/4

[15]楼文高.基于人工神经网络的三江平原土壤质量综合评价与预测模型.中国管理科学.2002/1

[16]胥悦红、顾培亮.基于BP神经网络的产品成本预测.管理工程学报.2000/4

[17]陈新辉、乔忠.基于TSA-BP神经网络的企业产品市场占有率预测模型.中国农业大学学报.2000/5

[18]刘育新.技术预测的过程与常用方法.中国软科学.1998/3

[19]温小霓、赵玮.市场需求与统计预测.西安电子科技大学学报.2000/5

[20]朱振中.模糊理论在新产品开发中的应用.科学管理研究.2000/6

[21]KimB.Clark&TakahiroFujimoto.ProductDevelopmentPerformance–Strategy、OrganizationandManagementinIndustry.HarvardBusinessSchoolPress.Boson1993

[22]GobeliDH,BrownDJ.Improvingtheprocessofproductinnovation.Research,TechnologyManagement,1993.36（2）:46-49

[23]SimonJ.Towner.Fourwaystoacceleratenewproductdevelopment.LongRangPlanning1994.27（2）:57-65

[24]AbdulAli,etal.Productinnovationandentrystrategy.JournalofProductInnovationManagement1995.12（12）:54-69

[25]EricVinHippel.ThesourcesofInnovation.OxfordUniversityPress.1988

[26]ShtubA,ZimermanY.Aneural-network-basedapproachforestimatingthecostofassembly.InternationalJournalofProductionEconomics,1993.32:189-207

[27]Wee-LiangTan,DattarreyaG.Allampalli,InvestmentCriteriaofSingaporeCapitalists,1997InternationalCouncilforSmallBusiness,SanFrancisco,California,June1997

[28]MichaelHenos,TheRoadtoVentureFinancing:GuidelinesforEntrepreneuts,R&DStraregistMagazine,Summer1991

[29]ChowGC,TheLargrangeMethodofoptimizationwithapplicationstoportfoliandinvestmentdecisions.JofEconomicDymamicsandControl1996

[30]Jensen,R..InformationCostandInnovationAdoptionPolicies,ManagementScience.Vol.34,No.2,Feb,1988

[31]R.K.Zutshi,T.W.Liang,D.G.Allampulli,SingaporeVentureCapitalistsInvestmentEvaluationCriteria:AReexamination.SmallBusinessEconomics13:9-26(1999)

预应力技术论文范文第4篇

硕士开题报告 一、论文名称、课题来源、选题依据

论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题

选题依据：

技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估，可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握，从而为企业的技术创新决策提供科学的依据，以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下，企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展，企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中，企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运，为了确保技术创新工作的正确性，企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

二、本课题国内外研究现状及发展趋势

现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。

(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息，分析技术发展趋势和规律，在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下，将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法，美国生物学家和人口统计学家RaymondPearl提出的Pearl曲线(数学模型为：Y=L∕[1+A?exp(-Bt)])及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线(数学模型为：Y=Lexp(-Bt))皆属于生长曲线，其预测值Y为技术性能指标，t为时间自变量，L、A、B皆为常数。Ridenour模型也属于生长曲线预测法，但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比，主要适用于新技术、新产品的扩散预测。

(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息，建立预测对象与影响因素的因果关系模型，预测技术的发展变化。相关分析法认为，一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的，这样，通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种：导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。

(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源，通过系统的调查、征询专家的意见，分析和整理出预测结果。专家预测法主要有：专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等，其中，德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处，避免了其缺点，被认为是技术预测中最有效的专家预测法。

趋势外推法的预测数据只能为纵向数据，在进行产品技术创新预测时，只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势，并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中，对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推，而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测，但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式，而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素，略去了许多未考虑的因素，所以，所建模型对实际问题的表达能力也不够准确，预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法，依靠的是预测者的知识和经验，往往带有主观性，难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献，为企业技术创新的预测提供了科学的方法论，但在新的经济和市场环境下，技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展，以克服自身的不足，更进一步适应时展的需要，为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。

目前，在我国企业技术创新评估中，一般只考虑如下四个方面的因素：(1)技术的先进性、可行性、连续性;(2)经济效果;(3)社会效果;(4)风险性，在对此四方面内容逐个分析后，再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有：Delphi法(专家法)、AHP法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等，但技术创新的评估是一个非常复杂的系统，其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性，同时，还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素，目前所使用的原理和方法，难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究，在我国的历史还不长，无论是指标体系还是评估方法，均处于研究之中，我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是：(1)建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系;(2)建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。

这种情况下，神经网络技术就有其特有的优势，以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能，可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题，它能克服上述各方法的不足。本项目以BP神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础，BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成，各层的神经元数目不同，由正向传播和反向传播组成，在进行产品技术创新预测和评估时，从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息，经隐含层处理后传入输出层，其输出值Y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置，考虑了概括性和动态性，力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素，尽管是黑匣子式的预测和评估，但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合，输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。

据文献查阅，虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究，如文献[08]、[09]、[11]等，但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究，在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下，以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型，是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。

三、论文预期成果的理论意义和应用价值

本项目研究的理论意义表现在：(1)探索新的技术创新预测和评估技术，丰富和完善技术创新预测和评估方法体系;(2)将神经网络技术引入技术创新的预测和评估，有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。

本项目研究的应用价值体现在：(1)提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术，有利于提高预测的正确性;(2)提供一种基于BP神经网络的综合评估方法，有利于提高评估的科学性;(3)为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。

四、课题研究的主要内容

研究目标：

以BP神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型，并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法，结合企业的具体实际，对指标和模型体系进行实证分析，使研究具有一定的理论水平和实用价值。

研究内容：

1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手，密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响，系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素，建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系，并研究其量化和规范化的原则及方法。

2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时，需要一组决定其相对重要性的初始权重，权重的确定需要基本的原则作支持。

3、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型研究。根据技术创新预测的特点，以BP神经网络为基础，构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。

4、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点，设计其相应的计算方法。

5、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料，构建基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本，对预测和评估模型进行自学习和训练，使模型适合实际情况。

6、基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景，对基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。

创新点：

1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前，在技术创新的预测和评估指标体系方面，一种是采用传统的指标体系，另一种是采用国外先进国家的指标体系，如何结合我国实际当前经济形势，参考国外先进发达国家的研究工作，建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系，此为本研究要做的首要工作，这是一项创新。

2、研究基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能，能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题，本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估，这也是一项创新。

五、课题研究的基本方法、技术路线的可行性论证

1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素，并研究影响因素间的内在联系，确定其相互之间的重要度，探讨其量化和规范化的方法，将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合，建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。

2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中，发现问题、分析问题，归纳和总结出具有共性的东西，探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。

3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的研究，先从某一行业出发，定义模型的基本输入因素，然后，逐步扩展，逐步增加模型的复杂度。

4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合，进行实证研究，在实践中丰富和完善，研究出具有科学性和实用性的成果。

六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施

本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作，编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作，发表了企业技术创新与营销管理创新、企业技术创新与营销组织创新及企业技术创新与营销观念创新等与技术创新相关的学术研究论文，对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础，也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作，具有一定的实践经验，与许多企业有密切的合作关系，同时，对神经网络技术也进行过专门的学习和研究，所以，本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备，能顺利完成本课题的研究，取得预期的研究成果。

七、论文研究的进展计划

2003、07-2003、09：完成论文开题。

2003、09-2003、11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

2003、11-2004、01：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

2004、01-2004、03：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

2004、03-2004、04：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

2004、04-2004、06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。

主要参考文献：

[01]傅家骥、仝允桓等。技术创新学。北京：清华大学出版社1998

[02]吴贵生。技术创新管理。北京：清华大学出版社2000

[03]柳卸林。企业技术创新管理。北京：科学技术出版社1997

[04]赵志、陈邦设等。产品创新过程管理模式的基本问题研究。管理科学学报。2000/2、

[05]王亚民、朱荣林。风险投资项目ECV评估指标与决策模型研究。风险投资。2002/6

[06]赵中奇、王浣尘、潘德惠。随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用。控制与决策。2002/6

[07]夏清泉、凌婕。风险投资理论和政策研究。国际商务研究。2002/5

[08]陈劲、龚焱等。技术创新信息源新探。中国软科学。2001/1、pp86-88

[09]严太华、张龙。风险投资评估决策方法初探。经济问题。2002/1

[10]苏永江、李湛。风险投资决策问题的系统分析。学术研究。2001/4

[11]孙冰。企业产品开发的评价模型及方法研究。中国管理科学。2002/4

预应力技术论文范文第5篇

一、论文名称、课题来源、选题依据

论文名称：基于bp神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题

选题依据：

技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估, 可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握, 从而为企业的技术创新决策提供科学的依据, 以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下, 企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中, 企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运, 为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

二、本课题国内外研究现状及发展趋势

现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。

(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息, 分析技术发展趋势和规律, 在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下, 将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家raymond pearl提出的pearl曲线(数学模型为: y=l?[1+a?exp(-b·t)] )及英国数学家和统计学家gompertz提出的gompertz曲线(数学模型为: y=l·exp(-b·t))皆属于生长曲线, 其预测值y为技术性能指标, t为时间自变量, l、a、b皆为常数。ridenour模型也属于生长曲线预测法, 但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比, 主要适用于新技术、新产品的扩散预测。

(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息, 建立预测对象与影响因素的因果关系模型, 预测技术的发展变化。相关分析法认为, 一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的, 这样, 通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种: 导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。

(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源, 通过系统的调查、征询专家的意见, 分析和整理出预测结果。专家预测法主要有: 专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等, 其中, 德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处, 避免了其缺点, 被认为是技术预测中最有效的专家预测法。

趋势外推法的预测数据只能为纵向数据, 在进行产品技术创新预测时, 只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势, 并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中, 对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推, 而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测, 但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式, 而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素, 略去了许多未考虑的因素, 所以, 所建模型对实际问题的表达能力也不够准确, 预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法,依靠的是预测者的知识和经验, 往往带有主观性, 难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献, 为企业技术创新的预测提供了科学的方法论, 但在新的经济和市场环境下, 技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展, 以克服自身的不足, 更进一步适应时展的需要, 为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。

目前,在我国企业技术创新评估中, 一般只考虑如下四个方面的因素: (1) 技术的先进性、可行性、连续性; (2) 经济效果; (3) 社会效果; (4) 风险性, 在对此四方面内容逐个分析后, 再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有: delphi法(专家法)、ahp法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等, 但技术创新的评估是一个非常复杂的系统, 其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性, 同时, 还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素,目前所使用的原理和方法, 难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究, 在我国的历史还不长, 无论是指标体系还是评估方法, 均处于研究之中, 我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是: (1) 建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系; (2) 建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。

这种情况下, 神经网络技术就有其特有的优势, 以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能, 可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题, 它能克服上述各方法的不足。本项目以bp神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础, bp神经网络由输入层、隐含层和输出层构成, 各层的神经元数目不同, 由正向传播和反向传播组成, 在进行产品技术创新预测和评估时, 从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息, 经隐含层处理后传入输出层, 其输出值y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置, 考虑了概括性和动态性, 力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素, 尽管是黑匣子式的预测和评估, 但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合, 输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。

据文献查阅, 虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究,如文献[08]、[09]、[11]等, 但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究, 在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下, 以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型, 是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。

三、论文预期成果的理论意义和应用价值

本项目研究的理论意义表现在: (1) 探索新的技术创新预测和评估技术, 丰富和完善技术创新预测和评估方法体系; (2) 将神经网络技术引入技术创新的预测和评估, 有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。

本项目研究的应用价值体现在: (1) 提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术, 有利于提高预测的正确性; (2)提供一种基于bp神经网络的综合评估方法, 有利于提高评估的科学性; (3) 为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。

四、课题研究的主要内容

研究目标：

以bp神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型, 并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法, 结合企业的具体实际, 对指标和模型体系进行实证分析, 使研究具有一定的理论水平和实用价值。

研究内容：

1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手, 密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响, 系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素, 建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系, 并研究其量化和规范化的原则及方法。

2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时, 需要一组决定其相对重要性的初始权重, 权重的确定需要基本的原则作支持。

3、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型研究。 根据技术创新预测的特点

, 以bp神经网络为基础, 构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。

4、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点, 设计其相应的计算方法。

5、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料, 构建基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本, 对预测和评估模型进行自学习和训练, 使模型适合实际情况。

6、基于bp神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景, 对基于bp神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。

创新点：