近年来,随着我国的城市基础建设的迅速发展,城市居民的生活水平以及城市经济的增长都有了显著的提高。但是由于城市基础建设投资金额大、建设时期长、投资回收期长等诸多特点使得政府的压力较大,不得不寻求一种新型的融资模式,既能缓解财政压力,又能保证工程质量,而PPP模式恰好能满足如今城市基础设施快速发展的要求。PPP也称为公私合营,它结合了私营企业的资金雄厚、管理经验丰富以及政府部门政策支持等优点,为城市基础设施项目的顺利完成创造了良好条件。但是,由于PPP项目在我国发展尚不成熟,PPP项目参与者较多以及城市基础设施的规模较大、技术复杂等原因,风险管理成为城市基础设施PPP项目的重要环节。PPP项目的各个参与者必须对项目过程中存在的风险准确识别、客观评价、合理应对,提高风险管理的意识与水平才能确保项目的顺利完成。本文以城市基础设施PPP项目全过程风险管理为研究对象,在分析、学习国内外相关研究成果的基础上,结合我国城市基础设施PPP项目所存在的问题,对风险管理的全过程进行研究,识别出城市基础设施PPP项目存在的风险因素,并运用ISM法分析各因素之间的结构与关联,最终构建了风险评价指标体系。建立BP神经网络评价模型,运用MATLAB软件对模型进行了训练与检测以及实例分析。总结了常用的风险应对与控制方法,并针对案例评价结果提出合适的应对措施。将神经网络方法引入城市基础设施PPP项目的风险评价中,解决了现有方法主观性太强的弊端。通过对训练过程中函数的相关参数的改进,使得训练速度加快,更加快速的得到训练好的模型,并且提高了模拟的精准性,保证最后评测结果的准确,以及权值排序的正确。希望本文的研究成果能够对城市基础设施PPP项目的决策者以及管理者起到一定的参考作用。