目前老龄化人口数量日益增多,预计未来20至30年我国老龄化人口数量将进入加速期。传统的家庭式养老负担过重,社会化养老机构供给不足、仅靠政府的财力已经无法满足养老机构的巨额投资,迫切需求其他模式的养老方式。目前,在相关政策的引导下,我国正逐步推广和应用PPP模式,也取得了良好的效果。将PPP融资模式引入养老地产行业,可以将政府部门与私营部门的优势结合起来,有效解决养老地产建设中存在的资金、技术、管理等方面的问题。但是,养老地产PPP项目在实施过程中存在一些问题,例如养老地产PPP项目在运作过程中模式的选择问题。首先,本文深入分析PPP模式的相关理论和养老地产的相关概念、属性及其特点,对灰色关联度理论进行原理说明,在对PPP模式选择方法的比选基础上选出适合本文所需要的模型即BP神经网络,并对其概念及学习算法进行了阐述说明。其次,对养老地产PPP项目模式选择现状进行分析,针对养老地产项目自身的属性和特点以及前人学者研究的基础上,拟选取与养老地产项目密切关联的10个影响因素,包括经济带、城市分类、地区生产总值(GDP)、城镇居民人均可支配收入、老龄人口(超过60周岁)、总建筑面积、项目总投资、合作期限、所属行业和回报机制,运用八爪鱼采集器对财政部PPP项目库中的养老地产PPP项目进行搜集,结合中国统计信息网,找出拟选取的影响因素所需的数据指标;采用灰色关联分析法对这10个拟选取影响因素与项目运作模式之间关联性进行分析,结果表明拟选取影响因素与项目运作模式之间有较好的关联性,为接下来的运作模式选择提供理论支持。然后,在第2章理论的基础上,通过选取激活函数、设置网络参数、确定神经网络结构构建三层BP神经网络预测模型,根据第3章所搜集验证过的数据,将10个影响因素作为输入指标,运作模式作为输出指标,将数据处理后输入建立好的网络中进行训练和测试,测试结果决定系数R2=0.9173,趋近于1,网络模型效果较好。最后,以山东省济南高新区东区医院暨颐养中心(一期)建设PPP项目为例,将各影响因素指标数据输入训练好的神经网络模型中,根据4.2.3小节所定义的区间值,建议该项目采用BOT模式。综上,本文的研究为决策者科学地进行模式选择提供支持,为以后的PPP模式选择提供借鉴和指导,对推动养老地产项目顺利运行具有一定的参考意义和价值。