【摘 要】
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“落地难”问题已经成为中国PPP模式可持续、健康发展过程中亟待解决的重大问题。通过深入剖析PPP“落地难”形成机理,从政府和项目两个维度分析PPP可落地性评价特征。针对传
【机 构】
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昆明理工大学管理与经济学院,昆明理工大学创新发展研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71964018),云南省省院省校合作项目(YSX201911),广西哲学社会科学规划研究课题一般项目(18BGL014)
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“落地难”问题已经成为中国PPP模式可持续、健康发展过程中亟待解决的重大问题。通过深入剖析PPP“落地难”形成机理,从政府和项目两个维度分析PPP可落地性评价特征。针对传统分类器识别非平衡样本集的缺陷,通过人工合成数据,并引入集成学习算法,构建SMOTE-Bagging算法进行模型训练,解决PPP可落地性评价中样本数据非平衡性及高噪声异质性。研究结果表明,针对非平衡样本集,SMOTE-Bagging在准确率、召回率、G-均值、F值等方面表现最优,分别达到90.91%、88.89%、83.15%和0.898
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