基于ANNs的高速公路项目运营主体行为风险评价

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现阶段,国家对采用政府与社会资本合作模式及社会资本全额投资建设的经营性高速公路,实行特许经营。收费高速公路经营管理已进入改革过渡的关键时期。随着高速公路项目运营环境的不断变化,高速公路运营公司所面临的经营风险越来越大,由高速公路项目运营的主体行为导致其可能发生的经济损失也随之增加,如何更客观、高效地对高速公路项目运营的主体行为风险进行系统综合评价,逐渐成为高速公路经营公司和学术界共同关注的热门问题。论文在系统分析国内外相关文献的基础上,结合高速公路运营管理、行为风险管理、系统综合评价等相关理论,以及国内高速公路项目运营主体行为风险管理的现状,深入对比分析了不同系统综合评价方法的特征、内容和优缺点,论证了基于人工神经网络的系统综合评价方法与高速公路项目运营主体行为风险评价的适用性与可行性。对高速公路运营主体行为风险的构成要素入手分析,从政府部门行为、运营公司内部行为、顾客行为以及市场竞争行为等四个方面,构建了高速公路运营主体行为风险综合评价指标体系,对各指标的内涵进行了详细阐述,给出了指标值相应的计算方法;提出了基于BP神经网络的高速公路运营行为风险评价理论体系,进行了XJ高速公路项目的实证分析;最后,采用灵敏度分析法对高速公路项目运营主体行为风险评价指标对评价结果的影响程度进行深入分析,以改进BP神经网络难以精确分析神经网络的各项性能指标的不足。论文所建立的高速公路运营主体行为风险评价的人工神经网络模型,具有很高的准确度,对所用高速公路项目运营的主体行为风险样本而言,得出的结果相对误差在10-3以下。BP神经网络对于解决高速公路运营主体行为风险评价等此类高度非线性问题具有独到的优势,可作为评测高速公路项目运营的主体行为风险的有效技术手段,为当前企业进行高速公路项目运营的主体行为风险管理提供有效的决策支持。
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