基于神经网络的高校涉密项目风险预测  

BP Network and Its Application in Multi-factor Time Series Prediction in College Confidential Project

作　　者：韩志兵[1] 李艳[1] 吴介军[1] 寇晓东[1] 

机构地区：[1]西北工业大学自动化学院,陕西西安710072

出　　处：《信息安全与通信保密》2011年第8期32-34,共3页Information Security and Communications Privacy

摘　　要：针对高校涉密项目风险因素多和保密环境复杂的特点,利用三层BP神经网络对能够逼近任意非线性函数的良好特性,突破传统上基于统计学方法进行预测的限制,综合了时间序列的计算简单,需要历史数据少的优点,设计了一种体现时序的多因素动态时间序列BP神经网络预测模型,并将模型运用于某高校涉密项目泄密风险的预测研究中。仿真实验表明,此方法切实可行,而且具有较好的预测精度。Three-layer BP neural network can be approximated to the arbitrary nonlinear function,it breaks the prediction restrictions based on the traditional statistical method,integrates the advantages of simple calculation,less historical data of time series.A prediction model of multi-factor time series of BP network is designed and applied in risk prediction of college confidential project.The simulation result proves that the method is applicable and is of high precision.

关 键 词：时间序列 BP网络 风险预测 高校涉密项目 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]