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基于BP神经网络的海外铁路
建设项目投资风险评估研究
InvestmentRiskAssessmentforOverseasRailwayConstruction
ProjectsBasedonBPNeuralNetwork
摘 要：“一带一路”倡议的推进实施加快了我国铁路“走出去”的步伐，但海外铁路项目
具有建设周期长、投资规模大、风险因素复杂等特点，因此如何评估复杂环境下中国铁路
“走出去”面临的投资风险，以实现科学决策是现阶段亟待解决的问题。以雅万高速铁路等
31个案例为基础，运用案例分析法识别海外铁路建设项目投资风险并构建风险指标体系，
采用粒子群优化算法、误差反向传播神经网络等方法建立海外铁路建设项目投资风险评估
模型，并针对风险等级较高的技术风险及政治风险等提出相关防范建议。研究表明：技术
风险对海外高速铁路建设项目投资影响所占权重达到22%，需强化风险控制；研究成果可
用于我国铁路“走出去”投资风险评估，有助于提升海外铁路建设项目投资决策效率。
关键词：海外高速铁路；投资风险；风险评估；粒子群优化算法；误差反向传播神经网络
Abstract:ThefurtherimplementationoftheBeltandRoadInitiativehasacceleratedthe“GoingGlobal”paceofChinese
railways.Nevertheless,overseasrailwayprojectshavethecharacteristicsoflongconstructionperiods,largeinvestment
scales,andcomplexriskfactors.Inthiscase,achievingscientificdecision-makingthroughassessingtheinvestmentrisks
facedbyChineserailwaysgoingglobalincomplexenvironmentsisanurgentproblemtobesolvedatthisstage.Onthe
basisof31casesincludingtheJakarta-BandungHighSpeedRailway,thispaperusedcasestudiestoidentifyrisksand
builtariskindexsystem.Additionally,theparticleswarmoptimizationalgorithmandtheerrorbackpropagation(BP)
neuralnetworkwereemployedtobuildaninvestmentriskassessmentmodelforoverseasrailwayconstructionprojects.
Then,relevantpreventionsuggestionswereputforwardforhigh-leveltechnicalandpoliticalrisks.Theresultsshowthat
theimpactoftechnicalrisksoninvestmentinoverseashighspeedrailwayconstructionprojectsaccountsfor22%ofthe
totalweight,indicatingthatriskcontrolneedstobestrengthened.Theresearchresultscanbeusedforinvestmentrisk
assessmentofChineserailwaysgoingglobal,anditisconducivetoimprovingtheefficiencyofinvestmentdecision-
makingonoverseasrailwayconstructionprojects.
Keywords:OverseasHighSpeedRailway;InvestmentRisk;RiskAssessment;
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