【摘 要】
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为了解决养老地产PPP项目风险因素冗杂且普遍存在共线性问题,提出因子分析与BP神经网络相结合的风险评价模型.构建了养老地产PPP项目风险指标体系,运用SPSS软件对风险因素降维处理,结合MATLAB工具建立BP神经网络风险评价模型.选取9个相似工程项目数据作为学习样本,对模型进行训练并验证.结果表明,BP神经网络风险评价模型的实际输出结果与期望值误差在±5％以内,说明评价方法具有较高的准确性和可靠性.
【机 构】
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辽宁工业大学经济管理学院,锦州121000
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为了解决养老地产PPP项目风险因素冗杂且普遍存在共线性问题,提出因子分析与BP神经网络相结合的风险评价模型.构建了养老地产PPP项目风险指标体系,运用SPSS软件对风险因素降维处理,结合MATLAB工具建立BP神经网络风险评价模型.选取9个相似工程项目数据作为学习样本,对模型进行训练并验证.结果表明,BP神经网络风险评价模型的实际输出结果与期望值误差在±5％以内,说明评价方法具有较高的准确性和可靠性.
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