项目后评价是项目周期中一个不可缺少的重要环节,它对改进和完善项目决策水平,提高投资效益具有重要的意义。虽然世界银行、亚洲开发银行等援助机构对其贷款项目的项目评价已形成一套比较成熟的理论方法体系,但因不符合我国国情导致这套体系在国内的使用效果并不理想。供热行业的后评价更是近几年才开始初步研究,公布的成果并不多见。本文首先对项目后评价的产生、发展进行了回顾和总结,系统的阐述了项目后评价的理论基础、方法、指标体系和评价步骤。并通过总结供热投资项目特点及指标体系设置原则,建立了项目后评价指标体系。然后以天保热电投资项目为评价对象,对项目进行两方面的分析:1.单项后评价:运用定量与定性相结合的后评价方法对该项目进行过程后评价和效益后评价,分析项目成败的原因;2.综合后评价:通过对三种改进BP算法的验证对比,建立了基于自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法的神经网络效益等级评价模型,设定了4个指标,选取20个样本,最后运用MATLAB软件对模型求解,定位了该项目效益等级,得出其效益总评为‘D’。文章最后就我国项目后评价的工作现状提出了对策和建议,并对神经网络在项目后评价中的应用进行了展望,以期为我国项目后评价的理论方法体系的发展积累经验。本文的研究成果在理论和实践上都具有一定的意义。理论上,本文建立了供热投资项目后评价指标体系,对比各类综合评价方法的优缺点,最后提出了运用神经网络进行项目综合后评价。这对完善行业后评价体系、方法甚至整个国内后评价发展都有一定的推动意义;实践上,一方面,本研究建立的指标体系切实可行,为供热行业提供了评价参考;另一方面,在一般项目前后或有无对比的基础上,又进行了同行业对比,突破了自身对比的局限,更有利于企业准确定位,找出成败原因,具有较强的应用价值。