基于PCA-RBF神经网络的PPP项目风险智能评价研究

• 作者: 王喜 陆晓琴 黄元君
• 来源期刊: 科技管理研究
• 学科: 经济
• 关键词: PPP项目 PCA-RBF神经网络 智能评价模型 风险评估
• 年，卷（期）: 2017,（14）
• 所属期刊栏目: 科技指标与评价
• 页码范围: 59-63
• 页数: 5页
• 分类号: F283|F224
• 字数: 3969字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7695.2017.14.010

摘要

随着新一轮政府和社会资本合作(public—private—parmership,PPP)模式在基础设施领域的推广运用,对其风险评估也开始备受关注.鉴于PPP项目风险影响因素众多和传统评估方法过度依赖主观评价等问题,在构建PPP项目风险评价指标体系的基础上,通过将主成分分析(principal component analysis,PCA)技术降维并结合模糊综合评价结果,建立自适应的径向基神经网络(RBF)的智能风险评价模型,并以入库的浙江省发改委10个PPP项目为例进行实证检验,结果显示3个项目处于风险较小、6个项目处于风险不大、1个项目处于风险中等.PCA-RBF智能评价模型所训练预测的结果与模糊综合评价结论一致,且在一定程度上提高了计算效率、增强了评价的客观性,为PPP项目风险智能评估提供理论上的参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王喜		28	269	9.0	16.0
2	黄元君		8	35	3.0	5.0
4	陆晓琴		12	22	1.0	4.0