海绵城市的概念最早源于西方,指运用最新的生产技术和先进的管理经验,统筹协调低影响开发、管渠建设和雨洪系统的建设,主抓城市中产生的径流污染、内涝干旱、黑臭水体等显著存在的问题。PPP(公私合营)融资模式的采用,一方面解决了我国政府在海绵城市建设中资金不足、项目建设生命周期长、管理经验不足、项目风险大等弊端,另一方面为私人部门参与到政府项目并获取利润提供了途径,这种模式有利于实现合作双方的互利共赢。但是,海绵城市建设项目和PPP融资模式的研究在我国都存在着起步时间晚、经验不足的困境。合理的风险控制分析,针对性的提出风险分担以及应对措施才能为项目的顺利开展保驾护航。在论文写作过程中通过对以往案例的总结,发现目前对于海绵城市PPP项目融资风险的分析多局限于定性研究的角度,而采取定量分析的研究方式却很少见。即使少数的案例中采用了定量分析的手段,但是他们选取的研究方法都较简单,无法深入剖析真实存在的各项风险因素真实影响程度。所以在进行风险管理时,无法正确的提出海绵城市PPP项目融资风险分担、应对措施。为了科学的对风险进行评估,本文提出运用BP人工神经网络模型来完善风险评估方法的不足。基于此,本文在说明研究背景和意义的前提下,介绍了海绵城市项目PPP融资模式风险控制的有关理论,全文对于风险管控的思路均为:风险识别、风险评价、风险分担和风险应对。从海绵城市PPP项目融资风险控制的程序入手,识别出海绵城市PPP项目融资风险的各项内容,运用半定性半定量的分析方法总结概括了海绵城市PPP项目融资的8大类风险因素,这些因素分别是:政治风险、招投标与合同风险、融资风险、不可抗力风险、技术风险、建设风险、运营风险、环境风险,以及这8类主要风险因素下以各种形式表现的22类潜在风险。针对这些风险从政府、私人部门、社会服务方的角度出发进行风险分担,然后针对性的提出风险应对措施。其次,介绍BP人工神经网络的工作原理,构建出一个拓扑结构为22-7-1的网络模型。在专家访谈的基础上,对得到的数据进行归一化处理。通过Matlab软件对收集到的案例各项风险指标数据进行模拟学习,不断调整完善模型体系,从而训练出一个不受主观影响的海绵城市PPP项目融资风险分析模型。最后,本文选取了武汉南干渠PPP项目进行实证分析,得出了项目融资过程中面临的工程建设预算超支管理体制模式风险、国家产业政策风险项目、法律风险、设计变更风险对于项目建设的影响程度较大,并从私人企业和政府部门的角度提出相应的解决措施。