基于改進(jìn)DBN算法模型的PPP模式項目投資風(fēng)險分析

王冠楓

(中交一公局廈門工程有限公司, 福建, 廈門 361021)

0 引言

隨著全球基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的不斷擴(kuò)展和深化, PPP模式作為一種新興的投資和運營模式,在推動各類基礎(chǔ)設(shè)施項目的實施中發(fā)揮著日益重要的作用[1-2]。然而,伴隨著PPP模式的廣泛應(yīng)用,項目投資風(fēng)險的增加也引起了廣泛關(guān)注。項目投資風(fēng)險的不確定性和復(fù)雜性使得風(fēng)險管理成為PPP模式下項目成功實施的關(guān)鍵因素之一[3]。

在工程建設(shè)的過程中,PPP模式的運行存在以下技術(shù)缺陷。

(1) 合作項目在分析過程中,出現(xiàn)項目運行滯后,項目運維困難等各種問題,這使得PPP模式在合作過程中效率低下。

(2) 現(xiàn)有技術(shù)的分析僅僅局限于人工分析方法,效率低下、技術(shù)落后,難以滿足現(xiàn)有技術(shù)發(fā)展的需要。

(3) 現(xiàn)有技術(shù)的PPP模式智能化分析程度低下,人工智能技術(shù)能力落后,無法實現(xiàn)項目投資分析的快速達(dá)成。

針對上述技術(shù)的不足,本文進(jìn)行了以下技術(shù)研究。

1 投資風(fēng)險分析架構(gòu)設(shè)計

針對上述技術(shù)的不足,本文設(shè)計了新型的投資風(fēng)險分析架構(gòu),該架構(gòu)包括應(yīng)用層、平臺層、網(wǎng)絡(luò)層和感知層4層架構(gòu)。通過分層架構(gòu)實現(xiàn)投資項目風(fēng)險數(shù)據(jù)信息分析、應(yīng)用與計算。其中應(yīng)用層包括通過計算分析后輸出的政策風(fēng)險、投資風(fēng)險、技術(shù)風(fēng)險和運營風(fēng)險等;平臺層包括網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息運維風(fēng)險算法模型和風(fēng)險投資評估管理平臺;網(wǎng)絡(luò)層包括遠(yuǎn)程和本地通信網(wǎng);感知層指政府投資項目運營風(fēng)險和各類末端感知單元[4-5]。多層架構(gòu)平臺的結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

圖1 投資風(fēng)險分析架構(gòu)示意圖

在感知層中,數(shù)據(jù)項目分為投資項目風(fēng)險、技術(shù)風(fēng)險、運營風(fēng)險、政策風(fēng)險等各種風(fēng)險數(shù)據(jù)信息,這些數(shù)據(jù)項目能夠反映社會各項資本數(shù)據(jù)信息,其內(nèi)包括融資風(fēng)險、項目執(zhí)行風(fēng)險、收益風(fēng)險、前期規(guī)劃、設(shè)計風(fēng)險、運維風(fēng)險、管理風(fēng)險、預(yù)期風(fēng)險、建設(shè)風(fēng)險等多種數(shù)據(jù)信息[6-7]。

網(wǎng)絡(luò)層包括無線網(wǎng)、有線光纖網(wǎng)和網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險參數(shù)等。為滿足評估處理的實時性和帶寬需求,采用擴(kuò)大投資風(fēng)險評估應(yīng)用、優(yōu)化傳輸網(wǎng)和數(shù)據(jù)網(wǎng)的方法,為投資風(fēng)險提供合適的數(shù)據(jù)傳輸通道[8]。

平臺層包括風(fēng)險投資評估管理平臺、投資項目、投資風(fēng)險評估計算機(jī)算法等。將風(fēng)險參數(shù)管理專業(yè)投資風(fēng)險評估、數(shù)據(jù)規(guī)劃、風(fēng)險投資評估等共性需求建立成一定的聯(lián)系,通過大數(shù)據(jù)分析的方法,將具有多種投資風(fēng)險評估參數(shù)形成頻率較多的評模型進(jìn)行輸出,為合作項目核心投資風(fēng)險評估處理提供共享服務(wù)[8]。

應(yīng)用層主要為投資風(fēng)險評估應(yīng)用主系統(tǒng)構(gòu)成。通過基于風(fēng)險投資評估管理平臺提供的接口,實現(xiàn)對各類風(fēng)險參數(shù)的管理,包括風(fēng)險參數(shù)的監(jiān)測、管理以及應(yīng)用管理等。借助投資項目投資風(fēng)險評估和數(shù)據(jù)的共享,建立起項目風(fēng)險管理和運維體系[9]。下面對本文的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行設(shè)計。

2 關(guān)鍵技術(shù)研究

2.1 風(fēng)險項目評估網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計

項目風(fēng)險評估架構(gòu)方案應(yīng)同時滿足通信安全、風(fēng)險評估精確等信息安全要求,同時兼容政府投資項目運營風(fēng)險和融資風(fēng)險等精確評估,可覆蓋風(fēng)險投資評估體系的各個環(huán)節(jié)。采用的網(wǎng)絡(luò)有光纖/4G/無線專網(wǎng)、有線RS485、寬帶載波和微功率無線[9-10],通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計如圖2所示。

圖2 項目投資數(shù)據(jù)信息通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計

項目投資數(shù)據(jù)信息通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)在本文發(fā)揮著至關(guān)重要的作用,能夠?qū)崿F(xiàn)多種數(shù)據(jù)信息的交互和通信。該項目包括風(fēng)險項目評估中的各種不同數(shù)據(jù)信息,對于項目投資數(shù)據(jù)信息通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中項目合作模式選擇、項目設(shè)計組織、項目建設(shè)、項目采購方式、管理組織實施、運營管理等各個方面均具有重要的意義[11-12]。

這些數(shù)據(jù)信息通過不同的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息傳遞和交互,本文采用多種形式的數(shù)據(jù)通信,數(shù)據(jù)安全設(shè)備的聯(lián)動集中分析技術(shù)主要從基于安全策略的防火墻狀態(tài)檢測、項目風(fēng)險數(shù)據(jù)信息發(fā)現(xiàn)及識別、項目數(shù)據(jù)信息安全接入、項目數(shù)據(jù)流量異常分析、項目數(shù)據(jù)信息防護(hù)等,以合理的方式實現(xiàn)對防火墻策略統(tǒng)一管理的服務(wù)來實現(xiàn)策略的集中管理、分析和優(yōu)化,完成從告警到處置的自動化處置流程,提升告警分析效率,加快應(yīng)急響應(yīng)速度,提升安全運維的能力和效果[13]。進(jìn)而提高項目投資風(fēng)險的預(yù)警能力。下面對風(fēng)險分析方法進(jìn)行分析。

2.2 風(fēng)險評估方法

本文基于網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知技術(shù),引入DBN算法模型,實現(xiàn)項目投資風(fēng)險中政府和私有企業(yè)之間的關(guān)系計算。通過評估政府和社會資本合作之間的相關(guān)性,實現(xiàn)影響二者合作因素之間的關(guān)系,評估架構(gòu)示意圖如圖3所示。

圖3 評估架構(gòu)示意圖

為了體現(xiàn)評估過程,現(xiàn)在通過分步驟進(jìn)行描述。

步驟一:將組織風(fēng)險、政策風(fēng)險、法律風(fēng)險、設(shè)計風(fēng)險、建設(shè)風(fēng)險、財務(wù)風(fēng)險、最低需求風(fēng)險、項目建設(shè)管理風(fēng)險、項目運營管理風(fēng)險、融資風(fēng)險、運維風(fēng)險和不可抗力風(fēng)險等多種因素信息進(jìn)行歸一化處理,處理后的計算公式用rij表示,則有以下計算公式:

(1)

步驟二:構(gòu)建風(fēng)險評估矩陣,通過矩陣表示風(fēng)險項目內(nèi)部蘊含的價值函數(shù),則有:

(2)

式(2)中,xmn表示為上述風(fēng)險種類,m、n表示不同風(fēng)險的評價指標(biāo)。

初始化后的數(shù)據(jù)矩陣可以采用R來表示:

(3)

步驟三:設(shè)置權(quán)值,假設(shè)輸入第i個風(fēng)險影響函數(shù)時,則輸出第j種投資風(fēng)險項目,將fij表示影響PPP模式中投資風(fēng)險影響參數(shù)對用戶用電影響的權(quán)重,則有:

(4)

式(4)中,當(dāng)fij的值為0時,fij輸出值也為0,信息熵Hi表示為

(5)

式(5)中,k的值可以用1/Inn來表示,然后將第i個投資風(fēng)險的熵權(quán)值表示為

(6)

步驟四:然后對投資風(fēng)險數(shù)據(jù)進(jìn)行DBN網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計,通過AGV輸入建立訓(xùn)練函數(shù):

(7)

式(7)中,m表示投資風(fēng)險流程中政府項目,n表示投資風(fēng)險評估過程中的私人企業(yè)資金項目,Fe表示風(fēng)險評估訓(xùn)練結(jié)果對比函數(shù),Ae表示投資風(fēng)險流程風(fēng)險評估參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)。

根據(jù)建立的DBN算法函數(shù)對比結(jié)果選出最優(yōu)風(fēng)險評估規(guī)劃方法,對此方法進(jìn)行評估,則評估函數(shù)為

(8)

式(8)中,Dm表示風(fēng)險評估DBN對比函數(shù)評估結(jié)果,VT表示風(fēng)險評估周期內(nèi)數(shù)據(jù)對比集合,R表示DBN模型輸入風(fēng)險評估數(shù)據(jù)變化。

以DBN模型評估數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行改進(jìn),將投資風(fēng)險的GUI組件建立的模型與DBN模型融合[11],政府項目與私人企業(yè)之間資金關(guān)系可以表示為

(9)

式(9)中,π表示GUI組建模型與DBN模型融合契合度。

根據(jù)兩者融合的契合度完成風(fēng)險評估數(shù)據(jù)的最優(yōu)規(guī)劃,通過分析風(fēng)險評估前后不同時刻電力變化進(jìn)行評估,得到時刻評估函數(shù):

(10)

式(10)中,A(m)表示融合后的模型風(fēng)險評估時刻評估結(jié)果,BT表示不同時刻下的風(fēng)險評估數(shù)據(jù)量,k表示風(fēng)險評估數(shù)據(jù)輸入量,m表示風(fēng)險評估中的風(fēng)險參數(shù)影響量,i表示模型輸出風(fēng)險評估數(shù)據(jù)變化量。

根據(jù)不同時刻的評估數(shù)據(jù),將風(fēng)險評估數(shù)據(jù)與模型輸入之間相互聯(lián)系[12],通過分析算法模型承受能力進(jìn)行輸入,進(jìn)而確定最優(yōu)風(fēng)險評估方案,其模擬最優(yōu)風(fēng)險評估函數(shù)結(jié)果為

Z(i)=WHHn+r+WEEn+r,i∈Vt

(11)

式(11)中,Z(i)表示模擬最優(yōu)風(fēng)險評估方案評估結(jié)果,WH表示風(fēng)險評估方案輸入數(shù)據(jù)量,WE表示算法模型錄入數(shù)據(jù)量,Hn+r表示風(fēng)險評估方案運行中風(fēng)險參數(shù)運行狀態(tài),En+r表示算法模型運算速度。

改進(jìn)的DBN算法將傳統(tǒng)算法模型應(yīng)用到投資風(fēng)險方案中,通過圖形用戶界面(GUI)組建實現(xiàn)算法模型與風(fēng)險評估模型的兼容性評估,并根據(jù)不同時刻的風(fēng)險評估數(shù)據(jù)設(shè)計模型,通過模擬算法模型運行結(jié)果找到最優(yōu)風(fēng)險評估方案,實現(xiàn)投資風(fēng)險的流程化,將繁瑣的計算過程運用模型的形式運行,減輕工作人員的壓力,同時提高投資風(fēng)險數(shù)據(jù)處理效率[13]。

3 案例分析及應(yīng)用

假設(shè)以一個土建項目作為案例進(jìn)行分析,將片區(qū)開發(fā)分為土地一級開發(fā)和二級開發(fā)兩個階段,這些階段涵蓋基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)設(shè)施、規(guī)劃咨詢、產(chǎn)業(yè)吸引以及運營維護(hù)等領(lǐng)域。采用本文方法對本項目風(fēng)險進(jìn)行評估。試驗架構(gòu)示意圖如圖4所示。

圖4 試驗項目示意圖

以文獻(xiàn)[1]和文獻(xiàn)[2]方法作為實驗比較對象,對本文中的風(fēng)險評估方法進(jìn)行比較。實驗用CPU采用Inter i8以上處理器,在Windows操作系統(tǒng)下,人為制造一些故障數(shù)據(jù)信息,假設(shè)提取人工設(shè)置投資風(fēng)險、執(zhí)行風(fēng)險、收益風(fēng)險、設(shè)計風(fēng)險和運維風(fēng)險數(shù)據(jù)信息分別為893 475、456 777、756 566、656 565、565 656、567 335和956 567條。

在進(jìn)行風(fēng)險評估時,沒有特殊的數(shù)據(jù)特征,為了將數(shù)據(jù)更好地識別處理,可以設(shè)置數(shù)據(jù)特征,也可以設(shè)置數(shù)據(jù)標(biāo)簽,主要目的在于將每種數(shù)據(jù)類型賦予身份證身份,以便在應(yīng)用過程中便于處理和計算。通過不同的方法對上述信息進(jìn)行識別的結(jié)果如表1所示。

表1 項目投資風(fēng)險識別試驗表

由于投資項目諸多,為了試驗的便利,僅僅通過上述幾種方式進(jìn)行試驗。對于投資風(fēng)險、執(zhí)行風(fēng)險、收益風(fēng)險、設(shè)計風(fēng)險和運維風(fēng)險數(shù)據(jù)信息的信息識別中,將本文方法與文獻(xiàn)[1]方法和文獻(xiàn)[2]方法進(jìn)行對比分析。檢測耗時對比如圖5所示。

圖5 檢測耗時對比示意圖

圖5中,在進(jìn)行10次測試后,每次的測試數(shù)據(jù)量都不相同。具體而言,第二次測試的數(shù)據(jù)量是第一次的2倍,第三次測試的數(shù)據(jù)量是第一次的3倍,以此類推。由于數(shù)據(jù)量逐漸增加,所需的時間也在逐步增加。根據(jù)實驗結(jié)果,使用文獻(xiàn)[1]中的方法總耗時為103 s,使用文獻(xiàn)[2]中的方法總耗時為97 s,而采用本文提出的方法總耗時僅為49 s。因此,本文方法能夠顯著提升項目風(fēng)險的識別能力。

下面對項目風(fēng)險中的識別能力進(jìn)行驗證,項目風(fēng)險識別能力通過識別正確率進(jìn)行對比。3種方法的對比結(jié)果如圖6所示。

圖6 3種不同方法的對比曲線圖

在圖6的試驗中,常規(guī)方法是指人工經(jīng)驗評估方法,文獻(xiàn)[1]方法為k-means分類算法,文獻(xiàn)[2]方法為聚類分析算法,通過10個小時的試驗,文獻(xiàn)[1]和文獻(xiàn)[2]雖然利用了算法,但是效果不夠好,本文方法不到1小時的時間內(nèi)就完成了所有項目風(fēng)險數(shù)據(jù)的評估,大大提高了PPP項目合作能力。

4 總結(jié)

在PPP項目合作過程中,由于涉及面廣且繁雜,其交易結(jié)構(gòu)復(fù)雜,如何實現(xiàn)PPP模型的合作就成為亟待研究的課題,本文基于大數(shù)據(jù)算法模型,構(gòu)建出了改進(jìn)型DBN算法模型,提高了項目投資風(fēng)險中政府和私有企業(yè)之間的關(guān)系計算,大大提高了PPP項目合作模式的能力。本文雖然能夠科學(xué)合理的分配項目風(fēng)險,不斷完善片區(qū)PPP項目的實施方案,促進(jìn)各種合作項目開發(fā)良性循環(huán)發(fā)展。但是政府投資項目的智能服務(wù)在長時間運行中可能會出現(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò)變慢等各種數(shù)據(jù)問題,這需要進(jìn)一步的研究和計算。