针对海南省地方环保特色小镇配套建设小型风电场的项目需求,本文尝试利用宏观国际贸易模型GTAP的部分结构体系和先验公式,独立建立可靠的投资决算评价模型,并对该评价模型的使用进行数据平整归一化的理论设计以及对模型模拟结果进行可信化验证。由于目前国内针对小型风电场的投资决策研究极少有先例,所以需要依靠我司已有的财务投资模型,针对小型风电场的特殊性进行适当调整,其中特别需要建立寻找模型中外生关联变量的技术路径。本文利用神经网络的拟合优势,通过对不同的神经网络模型优劣的分析,选择拟合模型所需外生关联变量的最佳路径,利用改进过的IPSO-BP神经网络,在神经网络隐藏层采用粒子群优化算法,对投资决算模型需要的各种外生变量进行拟合,拟合度的优势通过对比图表展示。在本文的模型实际模拟投资决策过程的结论中,分别建立了利润模型、价格-税收模型、产出-成本-投资模型、长期均衡总成本方程和最终的投资决算模型,利用上述五个模型模块,通过代入内外生变量,进行投资决算的场景模拟,并将模型最终结论以可视化图形的形式展示。利用模型推倒结果在可视化数据图中构造投资决算终止面,直观的给出小型风电场的有效投资决算区间,在投资决算终止面之上,则表示该小型风电项目具备正的投资回报,位置越高则投资回报越大,在投资决算终止面之下,则表示负的投资回报,位置越低则亏损越大。投资决算终止面表示投资回报为零。