基于神经网络的高校涉密项目风险预测

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。