基于MIV-BP型网络实验的房地产项目风险识别研究

为了更准确更客观地识别房地产项目中的风险,为房地产项目投资决策提供科学依据和参考,有效地规避风险,本研究在BP神经网络 (Back-Propagation Neural Network)建模的基础上,采取MIV(Mean Impact Value)算法对BP神经网络模型进行变量筛选的网络优化和改良,从而形成新的优化后的MIV-BP(Mean Impact Value Back-Propagation Neural Network)神经网络,并以此用于评价房地产项目中的风险度以及各因素在风险度中的影响作用大小;同时选取目前相关的房地产项目数据进行仿真实证分析和验证。验证实验结果表明,MIV-BP型神经网络对于房地产项目风险度识别具有良好的适应性和准确性,实验结果客观,达到专家评价的要求,并在风险因素作用度分析上具有良好的应用价值。