【摘 要】
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地铁作为一种节能、节地、环保的绿色出行方式，为我国日益凸显的交通拥堵、雾霾严重等城市病提供了一种现实可行的解决方案，被陆续写入各大城市发展规划，为地铁工程建设行业带来了蓬勃发展的大好局面。但也逐渐暴露出我国工程建设项目管理水平特别是风险分析和把控能力的严重不足。如何应用各种先进的施工管理水平，特别是积极引进人工智能领域丰硕的研究成果，提前预期工程建设过程中可能产生的各种风向因素并制定相应的应对策略
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地铁作为一种节能、节地、环保的绿色出行方式，为我国日益凸显的交通拥堵、雾霾严重等城市病提供了一种现实可行的解决方案，被陆续写入各大城市发展规划，为地铁工程建设行业带来了蓬勃发展的大好局面。但也逐渐暴露出我国工程建设项目管理水平特别是风险分析和把控能力的严重不足。如何应用各种先进的施工管理水平，特别是积极引进人工智能领域丰硕的研究成果，提前预期工程建设过程中可能产生的各种风向因素并制定相应的应对策略对其进行有效预防把控，从而达到按期完工、节约成本的目的，成为工程建设单位日益关注的问题。
首先，已有对地铁项目进度风险进行分析的研究成果中，多是对工程建设项目普遍面临的风险因素的分析，少数文献也仅限于地铁工程建设项目某个专业施工过程中可能面临的风险因素分析，且主要以可行性研究阶段、验收阶段和运营阶段居多的情况，本文着重对地铁工程建设项目施工阶段的风险加以识别。并在此基础上，将因创新理念、技术的应用所引起的创新风险因素作为一个独立的指标，加入到进度风险评价指标体系中，从而分析其与传统风险因素对地铁工程建设项目的综合影响。
其次，考虑到现有风险分析方法主要以定性分析为主、定量分析只起辅助作用的情况，将改进的BP神经网络算法引入到风险分析中来，最大限度地降低管理人员主观因素对评价结果的影响，提高评价准确度和效率，以求为地铁建设工程项目管理人员提供更好的决策支持。
最后，利用某工程绘图软件公司收集的国内各省市已建成运营的100条地铁项目后评价数据，分析统计出对地铁工程建设项目影响最大的3项风险指标，并有针对性地提出应对策略。
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