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可再生能源项目风险管理系统
可再生能源行业发展迅速，随之而来的是有效风险管理的需求。可再生能源项目非常复杂，涉及各种风险，包括技术、金融、环境、监管和政治风险。我们全面的风险管理系统可根据您的项目具体需求量身定制，确保从项目开始到完成的成功。 UHQHZDEOH HQHUJ\ VHFWRU LV UDSLGO\ JURZLQJ DQG ZLWK LW WKH QHHG IRU HIIHFWLYH ULVN PDQDJHPHQW 5HQHZDEOH HQHUJ\ SURMHFWV DUH FRPSOH[ DQG LQYROYH D ZLGH UDQJH RI ULVNV LQFOXGLQJ WHFKQLFDO ILQDQFLDO HQYLURQPHQWDO UHJXODWRU\ DQG SROLWLFDO ULVNV 2XU FRPSUHKHQVLYH 5LVN 0DQDJHPHQW 6\VWHP LV WDLORUHG WR PHHW WKH VSHFLILF QHHGV RI \RXU SURMHFWV HQVXULQJ VXFFHVV IURP LQFHSWLRQ 写 FRPSOHWLRQ
使用机器学习的项目风险管理的预测分析
风险管理与寻求避免和抑制意外成本的每个项目相关，基本上是要求先发制人的。Cur-lock提出了一种基于预测性和机器学习（ML）的新方法来处理风险的方法，该方法可以实时工作，以帮助避免风险并提高项目适应性。该研究的主要研究目的是通过使用先前项目的历史数据来确定项目中的风险存在，重点关注时间，任务时间，资源和项目结果等重要方面。T-SNE技术在降低维度的同时，将特征工程应用于维护重要的结构特性。使用包括召回，F1得分，准确性和精确度量在内的措施分析此过程。结果表明，梯度提升机（GBM）达到了令人印象深刻的85％精度，82％的精度，85％的召回率和80％的F1得分，超过了先前的模型。此外，预测分析可实现85％的资源利用效率，而传统分配方法为70％，项目成本降低了10％，是传统方法实现的5％的两倍。此外，该研究表明，尽管GBM在整体准确性方面都擅长，但Logistic Remission（LR）提供了更有利的Precision-Recall Recall权衡取舍，这强调了模型选择在项目风险管理中的重要性。
GAO-21-351，可访问版本，软件开发：国防部在实施现代方法和解决网络安全实践方面面临的风险和挑战
国防部和 GAO 对项目风险的评估确定了一系列项目风险等级，并表明一些项目可能低估了风险。具体而言，在积极使用登记册来管理项目风险的 22 个项目中，国防部将 9 个项目评为低风险，12 个项目评为中等风险，1 个项目评为高风险。相比之下，GAO 将 7 个项目评为低风险，12 个项目评为中等风险，3 个项目评为高风险。总体而言，GAO 发现 10 个项目的项目风险数字评估反映的风险高于国防部报告的风险，而国防部有三个项目报告的风险高于 GAO。国防部官员指出，风险水平的差异可能与多种因素有关，包括不同的风险评估方法。然而，GAO 确定的风险水平差异凸显了国防部需要确保准确报告项目风险。在该部门这样做之前，对某些项目的监督可能会受到过于乐观的风险观点的限制。
从实际行业数据洞察生物甲烷生产的当前成本
o 这项工作还与其他工作组的工作相关，例如，第 2 工作组的工作对商业案例进行了评估，其中讨论了许多主题，例如降低项目风险，这些主题可能会对生物甲烷生产成本产生重大影响。
多年期资本规划 - NY.gov
• 评估潜在项目时要考虑的因素：• 健康和安全问题 • 法院命令的法律要求州或联邦政府。• 对社区或地区的经济、环境或社会价值。• 对当地政府的运营效益。• 对改进服务、及时性或成本节约的具体需求。• 投资回报（例如，节省维护费用）。• 利用其他资源的能力（例如，配套资金）。• 项目可行性（成本、时间框架、管理能力）。• 项目风险。
2025 年拟议预算和财务计划
我们正在积极管理未来几年扩建工程中的项目风险，包括系统扩建和服务交付的重叠活动，以确保提前预测和确保关键人员和资源。我们将继续实施正式的经验教训计划，记录最近启动的工程（如东环线起始线和林伍德环线扩建工程）的经验教训，以便在推进关键启动工作时利用这些经验教训。