工程建设项目需要耗费大量的人力、物力和财力,且建设和使用周期较长,一旦工程质量出现问题,不仅影响其自身功能的发挥,还会对人身和财产安全造成巨大的威胁。近年来,我国工程质量风险问题频发,因此,工程质量风险成为了相关学术领域的研究热点。然而,我国在质量风险管理方面的研究起步较晚,与国外相比,发展进程也相对缓慢,尚未形成完善的管理制度和评价体系,且大部分研究缺乏足够的数据支撑。本文主要采用理论研究与实证分析相结合的方法,对工程质量风险管理进行研究分析,以期为提高我国的质量风险管理水平提供借鉴。本文首先依据我国工程质量风险管理的现状提出问题,确定研究方向;其次对质量风险管理的相关理论进行阐述,对比分析国内外工程质量风险管理现状,介绍主成分分析法和BP神经网络及其在工程质量风险管理方面的应用;再次根据工程质量风险的特点,建立了基于BP神经网络的工程质量风险管理模型;最后对X公司工程项目的质量风险进行分析,针对结果提出相应措施和建议。本文得出如下研究结论:(1)通过利用所建立的质量风险指标体系和基于BP神经网络的工程质量风险管理模型可以对不同工程项目的整体风险等级进行有效预测;(2)研究发现X公司工程项目在财务、人事、技术等方面的指标对项目的质量影响较大,通过加强资金管理、人事组织管理和技术研发创新等措施可以有效减少质量风险发生的概率。(3)建立的指标体系和模型可以对现有的工程质量风险管理提供建议,对我国工程建设的发展起到积极作用。