随着城市的不断发展与进步,建筑工程项目从两三层的砖混结构到现在的摩天大厦,建筑工程项目也在向多元化发展,建设主体在不断扩大,伴随而来的建设环境也越来越复杂,同时随之而来的建设风险也日益增多。在如今的工程领域不再是成本、进度、质量三角对立,在寿命周期内还掺夹了报建开发、安全文明、运营管理等其他模块,此时风险管理就显得尤为重要。一个成熟的风险管理体系可以降低风险带来的影响,甚至可以提前规避风险,从而提高项目的安全性和整体效益。本文基于大量文献资料的基础上,介绍了本文的研究背景、研究意义、研究现状以及城市商业综合体的相关概念和发展历程,紧接着阐述了风险的基础理论以及城市商业综合体的风险特点和风险管理的流程,最后仔细介绍了BP神经网络的概念、原理、特点以及学习算法。其次,从指标体系构建的原则、思路两方面阐述了指标体系构建的基本概念,邀请10位专家进行头脑风暴对风险因素进行分析和识别,构建了适配于城市商业综合体项目的风险评价指标体系。再次,根据风险评价指标设计BP神经网络模型,邀请专家打分获取30组样本数据,将样本数据前25组作为训练数据,后5组作为仿真测试数据导入所建模型进行仿真训练与测试,验证模型的准确性和仿真性,表明BP神经网络用于实际项目的可行性较高。最后,对A大厦项目进行动态风险管理,首先邀请专家对A大厦进行风险因素分析,初步确定了风险因素清单,后根据专家意见和打分对指标进行优化,最终得到的风险因素清单为8个一级指标,19个二级指标,并根据风险因素清单构建了符合A大厦特点的指标评价体系;其次通过专家打分得出A大厦各风险指标的风险值,将数据导入已建的BP神经网络中,根据输出结果与风险等级评价表对比,得出A大厦项目整体的风险等级属于“较低”;最后分析了各个指标间的相对风险度,并针对几个关键性风险因素进行了分析并提出相应对策。本文研究的突出意义在于找出了A大厦生命周期内关键性风险影响因素,并将BP神经网络运用在A大厦风险评价中,并得到了直观、科学的评价结果,希望能为城市商业综合体项目风险评价提供科学的决策依据,降低城市商业综合体项目开发建设运营的风险,以此推动我国城市商业综合体项目的建设。