尹 鹏 杨仁树 丁日佳 王文博

(中国矿业大学(北京)力学与建筑工程学院，北京 100083)

0 引言

商业地产对改善人们的生活水平，繁荣地方经济，推动国民经济和社会的发展起到了重要的促进作用。但是，作为一项综合性、专业性和技术性极强的投资活动，众多风险使商业地产的投资有着很大的不确定性。因此，在项目立项阶段对风险因素进行分析，合理估算项目风险水平就是非常有必要的。而目前常用的风险估算方法主要有模糊数学法和层次分析法等，这些方法主观随意性较大。所以，为解决这一问题，本文将BP神经网络应用于商业地产项目立项阶段的投资风险评估，以保证项目建设的顺利进行。

1 BP神经网络的基本原理

1.1 BP 神经网络简介[1]

人工神经网络(Artificial Neural Networks，简称为ANN)，是近年来发展起来的模拟人脑生物过程的人工智能技术，而BP神经网络是目前应用最广泛也是最成功的网络之一。

BP神经网络是基于误差反向传播(Back propagation)算法的多层前馈网络(Multiple layer feed forward network)，其拓扑结构一般由输入层、输出层以及一个或多个隐层节点互连而成的一种多层网络。

BP网络拓扑结构的特点是:各层神经元仅与相邻层神经元之间连接;各层神经元之间无任何连接或反馈连接。输入信号传播到隐含层，经过函数变换，把隐含层输出信息传播到输出层，最后得出输出结果。

1.2 BP 神经网络基本原理[2]

BP神经网络计算过程由信息正向传播和误差反向传播组成。输入层各神经元负责接收外界的输入信息，并传递给中间层的神经元;中间层负责信息变换，可为单隐层或者多隐层结构;最后隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播，由输出层向外界输出处理结果。……