基于自适应矩估计算法优化BP神经网络实现软件项目风险预测  

作　　者：孔思博 杜辉[1] 

机构地区：[1]北京电子科技职业学院,北京100176

出　　处：《电脑编程技巧与维护》2025年第2期61-64,91,共5页Computer Programming Skills & Maintenance

基　　金：“北京电子科技职业学院校级科研项目”(项目编号:2024X006-KXY)。

摘　　要：互联网信息技术行业迅猛发展,软件工程领域也经历了技术的快速演进、软件产品数量的激增及复杂性的提升。这些变化不仅推动了技术进步,也给从事软件开发的企业和寻求软件开发服务的组织带来了显著的风险。目前,有许多软件风险分析管理项目,但大多只针对大型软件项目开发精确、具有针对性的风险分析系统,部分中小型企业软件项目风险分析只基于设计的量表,对软件项目风险分析系统的研发比较少见,而进行精确高效的风险分析是确保软件各阶段质量的重要因素。因此,基于此背景,对软件项目风险进行了详细划分,探讨了可能导致项目失败或财务损失的各种风险要素,提出一种新的软件项目风险分析系统。基于自适应矩估计算法优化BP神经网络实现风险分析,并主要针对企业进行调研,通过系统给出的风险指数进行分析、预测、改进,进而帮助企业规划、制定、运行、维护软件项目,降低或避免因风险而产生的非预期损失。

关 键 词：软件项目 风险管理 BP神经网络 自适应矩估计算法 风险预测 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP311.52[自动化与计算机技术—控制科学与工程]