一种基于神经网络的复合型项目风险评估模型

摘要

一种新型的项目风险评估模型，如图1所示，该模型在传统的AHP法设定权重结构的基础上，从第三级指标扩展了神经网络层、量化调整层、填写层等三类复合型结构。填写层、量化调整层能将项目方填报的信息导入进行初级组合量化，形成神经网络层的输入向量，再经过神经网络层的二次量化计算，形成传统风险评估模型的第三级指标层输入值，最后，经过传统三级指标加权计算可获得最终风险评级结果。神经网络层在经过一定数据训练后，一定程度上能够取代评估人员的主观打分过程，形成人工智能评估。同时，项目方只需输入单元化基本信息，由隐含的量化调整层统计和组合，成为神经网络层的量化输入，这样能避免项目方虚报、夸大等情况，增加结果的真实性。

主权项

一种新型的项目风险评估模型，其特征是：在传统的基于AHP法设置权重的三级评估指标模型的基础上，从第三级指标以下扩展了神经网络层、量化调整层、填写层等三类复合型结构。项目方通过填写层导入项目信息，量化调整层将项目方填报的信息导入并进行初级组合量化，形成神经网络层的输入向量，再经过神经网络层的二次量化计算，形成传统风险评估模型的第三级指标输入值，最后，经过传统逐级指标加权计算可获得项目的最终风险评级结果。