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重庆大学
硕士学位论文
遗传优化神经网络在PPP基础设施项目风险预测中的应用研究
姓名:桑春艳
申请学位级别:硕士
专业:计算机应用技术
指导教师:文俊浩
2010-04
重庆大学硕士学位论文中文摘要

摘要

本文研究题目来源于国家自然科学基金资助项目“西部城市 PPP 项目融资风
险控制模式研究”[70672011]。
公私合伙制(Public-Private-Partnerships,PPP)是公共基础设施项目中的一种新
型的项目融资模式,因为公共部门和私人部门对风险有不同的偏好,所以融资风
险分配协议复杂,如何将风险在各参与方之间进行有效分配,指导 PPP 项目的风
险分担和利益分配是确保项目取得成功的关键。本文针对公共基础设施项目投资
大、特许期长、参与者众多难以进行风险控制,对遗传优化神经网络在 PPP 基础
设施项目风险预测中的应用进行了研究。使用遗传优化神经网络风险预测方法对
项目融资过程中的风险进行预测,可以指导风险防范。
本文完成了如下主要工作:
①剖析了 PPP 融资模式在公共基础设施项目中的应用特点,研究了遗传优化
神经网络算法的国内外研究现状,分析了风险预测理论、常用风险评价方法和风
险预测方法以及常用风险预测方法所适用的领域。
②基于人工神经网络 BP(Back Propagation,BP)算法研究,提出了人工神经网
络与遗传算法相结合的方法,并将其应用于 PPP 融资模式下公共基础设施项目融
资过程中的风险预测,对神经网络的遗传优化算法进行了研究。
③对公共基础设施项目融资风险因素进行了分类研究,采用专家打分方法对
风险因素进行评价,借助模糊综合评价方式对各风险进行了计算。并对风险因素
评估数据作了归一化处理,基于 BP 算法实现了风险预测和遗传优化网络风险预
测。分别应用两种算法在公共基础设施项目中的风险预测效果进行了对比实验研
究,结果表明遗传优化神经网络算法在 PPP 融资模式下的公共基础设施项目中的
风险预测效果优于 BP 算法。
④基于对某 PPP 融资模式下公共基础设施项目的需求分析,设计并实现了一
个 PPP 融资模式下的项目风险预测系统。通过应用实例,验证了该遗传优化神经
网络算法在 PPP 融资模式项目风险预测系统中的应用效果,该风险预测系统与传
统系统风险预测方法的预测性能对比分析研究表明,所提出的遗传优化神经网络
风险预测方法是可行和合理的。

关键词:遗传算法,神经网络,风险预测,风险评估,公共基础设施项目
I
重庆大学硕士学位论文英文摘要

ABSTRACT

The subject of this es from the Science Research Project of “The
research for Financing Risk Control Mode of PPP project concerning western cities”,
which is one of the National Nature Science Foundation project of China [70672011].
Public-Private-Partnership (PPP) is a new kind of project financing mode in public
infrastructure projects. Since public sectors and private sectors have different
preferences, it is difficult to allocate financing risks. How to allocate risks in different
participants effectively is the key factor for the guidation of the risk and profit allocation
of PPP projects and for the ess of the project. Infrastructure projects have various
characteristics such as large investment, long concession period and large sums of
participants, thus, the risk factors are plicated mon construction
projects an