基于改进DBN算法模型的PPP模式项目投资风险分析.pdf

Microcomputer Applications Vol.39,No.11,2023文章编号：10 0 7-7 57 X（2 0 2 3)11-0 143-0 5基于改进DBN算法模型的PPP模式项目投资风险分析研究与设计微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第11期王冠枫（中交一公局厦门工程有限公司，福建，厦门36 10 2 1)摘要：文章构建了新型的PPP模式项目投资风险分析方法，该方法在投资项目风险、技术风险、运营风险、政策风险等各种风险数据信息中，能够实现多种数据信息的存储、传递、分析和应用。并构建了深度信念网络（DBN)算法模型，该模型实现项目投资风险中政府和私有企业之间的关系计算，能够有效分析出政府和社会资本合作之间的需求，提供合作能力和效率。通过试验，所提方法计算精度高，误差低下，为PPP模式的项目投资风险分析提供理论依据。关键词：PPP模式；投资分析；风险分析方法；DBN算法模型；项目投资WANG Guanfeng中图分类号：F27V1;F294；T P3；T N9Abstract:A new PPP model project investment risk analysis method is proposed to realize the storage,transmission,analysisand application of various data information in various risk data information such as investment project risk,technical risk,oper-ational risk,and policy risk.A deep belief network(DBN)algorithm model is constructed to realize the calculation of the rela-tionship between the government and private enterprises in the project investment risk.It can effectively analyze the needs ofthe government and social capital cooperation,and provide cooperation capabilities and efficient.Through experiments,themethod proposed has high calculation accuracy and low error,which provides a theoretical basis for the project investment riskanalysis of the PPP model.Key words:PPP model;investment analysis;risk analysis method;DBN algorithm model;project investment0引言随着全球基础设施建设的不断扩展和深化，PPP模式作为一种新兴的投资和运营模式，在推动各类基础设施项目的实施中发挥着日益重要的作用 1-2 。然而，伴随着PPP模式的广泛应用，项目投资风险的增加也引起了广泛关注。项目投资风险的不确定性和复杂性使得风险管理成为PPP模式下项目成功实施的关键因素之一 3。在工程建设的过程中，PPP模式的运行存在以下技术缺陷。（1）合作项目在分析过程中，出现项目运行滞后，项目运维困难等各种问题，这使得PPP模式在合作过程中效率低下。（2）现有技术的分析仅仅局限于人工分析方法，效率低下、技术落后，难以满足现有技术发展的需要。（3）现有技术的PPP模式智能化分析程度低下，人工智能技术能力落后，无法实现项目投资分析的快速达成。针对上述技术的不足，本文进行了以下技术研究。1投资风险分析架构设计针对上述技术的不足，本文设计了新型的投资风险分析作者简介：王冠枫（19 8 7 一），男，本科，工程师，研究方向为PPP项目全生命周期管控。文献标志码：ARisk Analysis of Project Investment in PPP ModeBased on Improved DBN Algorithm Model(CCCC First Highway Xiamen Engineering Co.,Ltd.,Xiamen 361021,China)架构，该架构包括应用层、平台层、网络层和感知层4层架构。通过分层架构实现投资项目风险数据信息分析、应用与计算。其中应用层包括通过计算分析后输出的政策风险、投资风险、技术风险和运营风险等；平台层包括网络数据信息运维风险算法模型和风险投资评估管理平台；网络层包括远程和本地通信网；感知层指政府投资项目运营风险和各类末端感知单元 4-5。多层架构平台的结构图如图1所示。在感知层中，数据项目分为投资项目风险、技术风险、运营风险、政策风险等各种风险数据信息，这些数据项目能够反映社会各项资本数据信息，其内包括融资风险、项目执行风险、收益风险、前期规划、设计风险、运维风险、管理风险、预期风险、建设风险等多种数据信息 6-7 。网络层包括无线网、有线光纤网和网络风险参数等。为满足评估处理的实时性和带宽需求，采用扩大投资风险评估应用、优化传输网和数据网的方法，为投资风险提供合适的数据传输通道 8。平台层包括风险投资评估管理平台、投资项目、投资风险评估计算机算法等。将风险参数管理专业投资风险评估、数据规划、风险投资评估等共性需求建立成一定的联系，通过大数据分析的方法，将具有多种投资风险评估参数形成频.143.Microcomputer Applications Vol.39,No.11,2023政策风险改进型DBN风险分析算法风险数据信息网络数据信息管理平台数据库节点、通信技术网络按架构+风险项目数据信息库投资项目技术风险前期规划融资风险项目风险收益风险图1投资风险分析架构示意图网络通信自动化网络通信IV区主站架构-研究与设计应用层率较多的评模型进行输出，为合作项目核心投资风险评估处投资风险技术风险灰色关联算法模型运营风险政策风险管理风险土地政策设计风险预期风险运维风险建设风险微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第11期运营风险理提供共享服务 8 。应用层主要为投资风险评估应用主系统构成。通过基平台层于风险投资评估管理平台提供的接口，实现对各类风险参数的管理，包括风险参数的监测、管理以及应用管理等。借助投资项目投资风险评估和数据的共享，建立起项目风险管理网络层和运维体系 。下面对本文的关键技术进行设计。2关键技术研究2.1风险项目评估网络架构设计项目风险评估架构方案应同时满足通信安全、风险评估感知层精确等信息安全要求，同时兼容政府投资项目运营风险和融资风险等精确评估，可覆盖风险投资评估体系的各个环节。采用的网络有光纤/4G/无线专网、有线RS485、宽带载波和税收政策微功率无线 9-10 1，通信网络架构设计如图2 所示。基础设施项目投资数据信息通信网络架构在本文发挥着至关重要的作用，能够实现多种数据信息的交互和通信。该项目包网络通信指挥系统项目投资风险评估平台其他业务系统11微应用管控分中心业务系统前置运检数据营销数据统一安全配电接入区网关-物联管理平台容器管理组件安全接入服务安全接入组件业务数据数据防火墙隔离节点控制器通信节点管理数据安全数据防火墙方案通信节点隔离通信节点无线公网APN、无线项目风险评估专网、有线通信光纤网投资项目风险评估图2 项目投资数据信息通信网络架构设计括风险项目评估中的各种不同数据信息，对于项目投资数据信息通信网络架构中项目合作模式选择、项目设计组织、项目建设、项目采购方式、管理组织实施、运营管理等各个方面均具有重要的意义 1-12 。这些数据信息通过不同的网络架构实现数据信息传递和交互，本文采用多种形式的数据通信，数据安全设备的联动集中分析技术主要从基于安全策略的防火墙状态检测、项目风险数据信息发现及识别、项目数据信息安全接人、项目数据流量异常分析、项目数据信息防护等，以合理的方式实现对防火墙策略统一管理的服务来实现策略的集中管理、分析和优化，完成从告警到处置的自动化处置流程，提升告警分析效率，加快应急响应速度，提升安全运维的能力和效果13。进而提高项目投资风险的预警能力。下面对风险分析方法进行分析。2.2风险评估方法本文基于网络安全态势感知技术，,引人DBN算法模型，.144Microcomputer Applications Vol.39,No.11,2023实现项目投资风险中政府和私有企业之间的关系计算。通过评估政府和社会资本合作之间的相关性，实现影响二者合作因素之间的关系，评估架构示意图如图3所示。PPP合作影响因素立组织 法律设计项目运营融资管理风险风险风险风险风险评估模型DBN算法模型立风险初步评估社会资本承担重新分配否风险因素为了体现评估过程，现在通过分步骤进行描述。步骤一：将组织风险、政策风险、法律风险、设计风险、建设风险、财务风险、最低需求风险、项目建设管理风险、项目运营管理风险、融资风险、运维风险和不可抗力风险等多种因素信息进行归一化处理，处理后的计算公式用r；表示，则有以下计算公式：(1)max.aij-minci通过式（1)可以将不同数据形式的信息转换为矩阵方程，以更好地表示待评估的项目内容。其中j表示某一个风险项目，min;表示在i组项目中具有的风险项目，maxi表示项目中具有的最大风险项目。ri的取值为o，1，当ri为0 时，表示风险关联性较差；当ri为1时，表示风险关联性较好。步骤二：构建风险评估矩阵，通过矩阵表示风险项目内部蕴含的价值函数，则有：a11122122X=：(amlCm2式（2)中，cm表示为上述风险种类，m、n 表示不同风险的评价指标。初始化后的数据矩阵可以采用R来表示：r11r12r2r21R=：rmlrm2研究与设计步骤三：设置权值，假设输人第i个风险影响函数时，则输出第i种投资风险项目，将f,表示影响PPP模式中投资风险影响参数对用户用电影响的权重，则有：f=ri/2j=1式（4)中，当f;的值为0 时，fi输出值也为0，信息熵H；表风险风险数据接口数据接口防火墙共同承担足够的风险管风险跟踪理及承受能力是社会资本风险管理风险分配结束图3评估架构示意图tij-minaij1n2rinr22丫2 1：微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第11期(4)示为H,=-kZfi,ln fjj=1式(5)中，k的值可以用1/Inn来表示，然后将第i个投资风险的嫡权值表示为w;=(1-H,)/m-H,步骤四：然后对投资风险数据进行DBN网络模型设计，通过AGV输入建立训练函数：政府承担1，A(m)A(n)(7)(8)mEVT(9)(10)EU-kMicrocomputer Applications Vol.39,No.11,2023中，通过图形用户界面(GUI)组建实现算法模型与风险评估模型的兼容性评估,并根据不同时刻的风险评估数据设计模型，通过模拟算法模型运行结果找到最优风险评估方案，实现投资风险的流程化，将繁琐的计算过程运用模型的形式运行，减轻工作人员的压力，同时提高投资风险数据处理效率13。3案例分析及应用假设以一个土建项目作为案例进行分析，将片区开发分为土地一级开发和二级开发两个阶段，这些阶段涵盖基础设施和公共服务设施、规划咨询、产业吸引以及运营维护等领域。采用本文方法对本项目风险进行评估。试验架构示意图如图4所示。授权财政局实施机构公基建投资费用或管委会.土地整理费用.产业发展服务费规划设计、咨询服务费运营维护费投资收益财务费用付费绩效考核规划咨询服务.土地整理公共服务基础设施建设与维护产业招商区域运营管理向政府移交产业新城图4试验项目示意图以文献1和文献2 方法作为实验比较对象，对本文中的风险评估方法进行比较。实验用CPU采用Interi8以上处理器，在Windows操作系统下，人为制造一些故障数据信息，假设提取人工设置投资风险、执行风险、收益风险、设计风险和运维风险数据信息分别为8 9347 5、456 7 7 7、7 56 56 6、656565、56 56 56、56 7 335和9 56 56 7 条。在进行风险评估时，没有特殊的数据特征，为了将数据更好地识别处理，可以设置数据特征，也可以设置数据标签，主要目的在于将每种数据类型赋予身份证身份，以便在应用过程中便于处理和计算。通过不同的方法对上述信息进行识别的结果如表1所示。由于投资项目诸多，为了试验的便利，仅仅通过上述几种方式进行试验。对于投资风险、执行风险、收益风险、设计风险和运维风险数据信息的信息识别中，将本文方法与文献1方法和文献2 方法进行对比分析。检测耗时对比如图5所示。图5中，在进行10 次测试后，每次的测试数据量都不相同。具体而言，第二次测试的数据量是第一次的2 倍，第三次测试的数据量是第一次的3倍，以此类推。由于数据量逐渐增加，所需的时间也在逐步增加。根据实验结果，使用文研究与设计献1中的方法总耗时为10 3S使用文献2 中的方法总耗时为9 7 s，而采用本文提出的方法总耗时仅为49 s。因此，本文方法能够显著提升项目风险的识别能力。表1项目投资风险识别试验表时间数据文献1文献2 本文方种类min投资风险100执行风险100收益风险100设计风险100运维风险100管理风险100县级以上人民政府PPP合同注册资本金投资项目公司(SPV)还本付息产业新城微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第11期量/个识别893475693423456777256777756566556574656565496573565656463253567335467319建设风险100120一含一文献1方法100文献2 方法一一本文方法社会资本80F604020F融资金融机构.146.识别法识别793475893.470356321456765606553756562506574656559465601565649597301567332956567656652102图5检测耗时对比示意图下面对项目风险中的识别能力进行验证，项目风险识别能力通过识别正确率进行对比。3种方法的对比结果如图6所示。1.0r0.90.80.70.60.50.40图6 3种不同方法的对比曲线图在图6 的试验中，常规方法是指人工经验评估方法，文献1方法为k-means分类算法，文献2 方法为聚类分析算法,通过10 个小时的试验，文献1和文献2 虽然利用了算法，但是效果不够好，本文方法不到1小时的时间内就完成了所有项目风险数据的评估，大大提高了PPP项目合作能力。4总结在PPP项目合作过程中，由于涉及面广且繁杂，其交易结构复杂，如何实现PPP模型的合作就成为呕待研究的课题,本文基于大数据算法模型,构建出了改进型DBN算法模80650146测试次数本文方法一文献2 方法常规方法文献1方法24检测时间/h9565638106810Microcomputer Applications Vol.39,No.11,2023型，提高了项目投资风险中政府和私有企业之间的关系计算，大大提高了PPP项目合作模式的能力。本文虽然能够科学合理的分配项目风险，不断完善片区PPP项目的实施方案，促进各种合作项目开发良性循环发展。但是政府投资项目的智能服务在长时间运行中可能会出现通信网络变慢等各种数据问题，这需要进一步的研究和计算。参考文献13张启明.政府和社会资本合作模式PPP值优化研究D.北京交通大学，2 0 2 2.2沈炜，周林意。公众参与下交通基础设施公私合作项目风险分担再谈判演化博奔J同济大学学报（自然科学版），2 0 2 2，50（5）：6 35-6 41.3毛亮，刘畅.基于模糊综合评价法的PPP项目投资风险分析J.会计之友，2 0 18（15)：94-10 0.4谢国胜.PPP模式下城市轨道交通项目投资风险SD模型探讨J.隧道与轨道交通，2 0 2 0（3）：2 0-2 3.5李李桂.基于PPP融资模式的城市基础设施项目风险管理研究J.建筑工程技术与设计，2 0 18（2 7）：347 9.6 刘宏，孙浩.基于DEMATEL-ANP的PPP项目融资(上接第12 9页）10r86201261014182224时间/h图7优化结果5总结本文设计出多元负荷管理系统，并应用了边缘计算提高了系统的计算能力和数据存储能力，在进行电力负荷计算和优化调度任务中能够将计算任务发送到边缘节点中处理，有效地满足系统实时或延迟敏感应用程序的需求。本文在电力负荷优化调度研究中，不同类型电力负荷的运行受到人为因素影响，不同地区的用电行为存在较大的差异，还需采集用电大数据进行深入研究。1贺莉微，任永建，夏青.不同舒适度指数在最大电力负研究与设计风险分析J.杂志名？2 0 2 1（1)：131-135.7阳超，李松.基于PPP模式的工程项目风险管理研究一一以A市政PPP项目为例J.交通财会，2 0 18(4):39-45.8刘鹏.基于KPI方法的中拉PPP模式风险比较及相关对策J.当代经济，2 0 19（12)：37-39.9刘清连，荀志远，常海旭，等.基于动态博奔理论的污水处理厂PPP项目风险分担研究JI.青岛理工大学学报,2 0 2 3,44(5)：8 7-96.10江国华，贺馨宇.规则与方法：PPP项目风险及其三阶规制论J.江苏行政学院学报，2 0 19（2）：12 8-136.11张智鸿，钟姗姗.基于文献分析的PPP项目风险因子识别与权重确定方法J.价值工程，2 0 19，38（30）：209-221.12王小青.PPP模式下建筑工程项目投资的风险控制浅析J.经贸实践，2 0 18（6）：153-154.13袁宏川，周缘缘.基于云模型的PPP污水处理项目投资风险评价J.中国农村水利水电，2 0 19（5）：6 1-6 4.（收稿日期：2 0 2 1-10-2 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