遺傳優(yōu)化神經網絡在PPP基礎設施項目風險預測中的應用研究.pdf

1、本文研究題目來源于國家自然科學基金資助項目“西部城市PPP項目融資風險控制模式研究”。
　　 公私合伙制(Public-Private-Partnerships，PPP)是公共基礎設施項目中的一種新型的項目融資模式，因為公共部門和私人部門對風險有不同的偏好，所以融資風險分配協議復雜，如何將風險在各參與方之間進行有效分配，指導PPP項目的風險分擔和利益分配是確保項目取得成功的關鍵。本文針對公共基礎設施項目投資大、特許期長、參與者眾

2、多難以進行風險控制，對遺傳優(yōu)化神經網絡在PPP基礎設施項目風險預測中的應用進行了研究。使用遺傳優(yōu)化神經網絡風險預測方法對項目融資過程中的風險進行預測，可以指導風險防范。
　　 本文完成了如下主要工作：
　　 ① 剖析了PPP融資模式在公共基礎設施項目中的應用特點，研究了遺傳優(yōu)化神經網絡算法的國內外研究現狀，分析了風險預測理論、常用風險評價方法和風險預測方法以及常用風險預測方法所適用的領域。
　　 ②基于人工神經網

3、絡BP(Back Propagation,BP)算法研究，提出了人工神經網絡與遺傳算法相結合的方法，并將其應用于PPP融資模式下公共基礎設施項目融資過程中的風險預測，對神經網絡的遺傳優(yōu)化算法進行了研究。
　　 ③ 對公共基礎設施項目融資風險因素進行了分類研究，采用專家打分方法對風險因素進行評價，借助模糊綜合評價方式對各風險進行了計算。并對風險因素評估數據作了歸一化處理，基于BP算法實現了風險預測和遺傳優(yōu)化網絡風險預測。分別應用兩

4、種算法在公共基礎設施項目中的風險預測效果進行了對比實驗研究，結果表明遺傳優(yōu)化神經網絡算法在PPP融資模式下的公共基礎設施項目中的風險預測效果優(yōu)于BP算法。
　　 ④基于對某PPP融資模式下公共基礎設施項目的需求分析，設計并實現了一個PPP融資模式下的項目風險預測系統。通過應用實例，驗證了該遺傳優(yōu)化神經網絡算法在PPP融資模式項目風險預測系統中的應用效果，該風險預測系統與傳統系統風險預測方法的預測性能對比分析研究表明，所提出的遺傳