基于粒子群优化BP神经网络实现软件项目风险分类预测  

作　　者：孔思博 刘海川 樊力铭 

机构地区：[1]北京电子科技职业学院,北京100176 [2]重庆公共大数据安全技术重点实验室,重庆401400 [3]马来亚大学,吉隆坡59200

出　　处：《电脑编程技巧与维护》2025年第3期20-22,45,共4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：由于软件产业对当代社会具有强大的影响力,已经渗透到生活的方方面面,所以对于软件项目的风险因素也需要有更加深刻的了解。但由于导致软件项目普遍存在一些潜在的风险因素和失败的可能性。对于这方面的研究较少,很少通过对软件开发项目的分类来进行研究。为了对这一现象进行研究,提出了构建一种基于企业调研的软件项目风险因素分析系统,将企业中的软件项目分为大型、中小型项目,使BP神经网络、粒子群优化神经网络(PSO-BP)、随机森林对不同规模的项目进行预测,进而得出该项目对应的风险系数。此研究旨在通过预测规避项目风险,使企业避免因为不确定因素而受到消极影响。

关 键 词：粒子群优化神经网络 BP神经网络 随机森林 风险因素分析 分类预测 

分 类 号：F42[经济管理—产业经济]