王 莉

（西华大学 建筑与土木工程学院，成都610039）

0 引言

近年来，我国加大了对各种基础设施项目的投资力度，基础设施项目的投资风险也日益加大，在投资的过程中常常出现譬如投资失控等问题，这就使得政府必须不断地加强对那些重大的基础设施的项目投资风险进行有效地管理。在基础设施项目的投资风险管理中，最为重要的就是对基础设施项目的投资风险进行预警管理，对现有风险分析方法进行发展和完善，使政府和投资方及时地发现问题，并采取一些必要的处理措施来转移或者防范投资风险。

1 研究方法

人工神经网络鉴于其强大的非线性映射能力使得它在基础设施项目投资偏离预警方面得到了一些应用。

1.1 BP神经网络

BP神经网络的基本拓扑结构如图1。在神经网络中，上层各个神经元都通过不同的传递函数来实现对下层神经元的全连接。当获得学习样本以后，BP神经网络先要进行正向的传播。若输出结果与目标间的误差大于预期的阈值，则该正向传播转入到反向传播，把误差信号沿着连接通路进行返回，通过修改各个层次神经元的权重，逐渐使得误差信号变小。随着误差反向传播的持续进行，BP神经网络对学习样本响应的正确率逐渐提高，最终达到用户要求的精度。

图1 BP神经网络的拓扑示意图

1.2 模型输入因子

为了较好地描述模型输入因子，定义下列的数学符号：

t1,t2,⋅⋅⋅,tN表示基础设施项目的多个施工时段；

施工进度达到第i时段后，已经完成的工程计划投资CBP(ti)为

这里，EV()ti表示挣值。

施工进度达到第i时段后，已经完成的工程实际投资CAP(ti)为：

这里，AC(ti)表示实际成本。

施工进度达到第i时段后，拟完成的工程计划投资CBS(ti)为：

这里，PV(ti)表示计划值。

为了有效地度量基础设施项目的投资偏程度，本文定义了成本绩效指数、进度绩效指数、投资费用的偏离度、工程进度的偏离度、投资费用项的偏离风险率和工程进度项的偏离风险率等6个预警指标。

1.3 输入数据的预处理

采用比例压缩法来完成对输入数据的预处理，其基本公式如下

其中，X为原始的数据，Xmax表示原始数据的最大值，Xmin表示原始数据的最小值；T为变换后的数据，Tmax一般取值为0.9～1，Tmin一般取值0～0.1。

得到最终的实验结果后，实验数据的还原公式为：

1.4 神经网络预警模型

以投资费用偏离的风险率为例，本为构建的神经网络预警模型如图2所示。对于其他几个指标，也可以仿照图2的模型构建相应的预警模型。

2 数据实例

区域经济一体化的发展趋势对粤港之间的交通能力提出了更高要求。近几年来，粤港区域经济融合日益紧密，和广深港线运量惯性增长，而现有的广深港铁路通道已难适应。故此，新建广深港客运专线势在必行。更重要的是，它将有效地与全国高铁网络系统相衔接。建成后的区域快线将打通香港与北京、上海等主要城市的经脉，与新京广线乃至全国高铁网络系统衔接。这对于加强粤港经济融合关系，促进广深港同城化进程，都将有重要的现实和长远意义。也因此，政府实有必要尽快落实香港段的兴建计划，令广深港同城化早日实现。

图2 神经网络预警模型

本文的实例选取于广深港高速铁路项目中的一段。假设某合同段的合同价格为1.7亿元，占了整个项目价格的12.3%。该合同段从2010年2月开始施工，至2010年9月时所获得的一些资料如表1。表2给出了这个合同段的投资风险。

现以施工单位2010年2月至9月的计划值为输入矢量：

以投资费用偏离的风险率组成目标矢量：

表1 某合同段2010年2月至2010年9月的资料 （单位：亿元）

表2 某合同段投资费用风险计算表 (单位：亿元)

对神经网络进行训练。根据训练好的神经网络，预测该合同段2010年10月的计划值为0.058亿元，2010年10月该合同段的投资费用偏离风险率的预测值为-0.15。根据投资费用风险率的五级阈值：-0.1,0,0.1,0.2,0.3可得出结论，10月份该合同段投资费用偏离风险非常小。

3 结束语

本文提出了一种基于神经网络的基础设施项目投资偏离预警模型。在定义了成本绩效指数、进度绩效指数、投资费用的偏离度、工程进度的偏离度、投资费用项的偏离风险率和工程进度项的偏离风险率等六个预警指标的基础上，将多个阶段的历史数据输入到预先学习好的神经网络模型中，就可得到基础设施项目的投资偏离程度。数据实例表明该模型能有效测评基础设施项目投资偏离程度。

本文的研究成果表明：可从日常的基础设施项目基础数据中挖掘和发现一些对未来具有指导意义的数据和信息。本文的基于神经网络的基础设施项目投资偏离预警模型，对于充实和完善基础设施项目的投资风险管理具有一定的积极作用。

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