基于改进ANN的心理状态预警建模与仿真

针对现有算法对心理健康状态评估准确度低,难以有效替代传统人工处理方式,导致心理危机预警不及时等问题,文中设计了一种基于改进ANN的心理危机预警算法模型。该模型在全面收集可能影响学生心理状态信息的基础上,通过筛选与特征提取分析得到了ES-ANN网络所需的数据集合,再引入BP算法与ReLU激活函数获得相关预警模型。该模型可在被测者心理存在异常问题时及时发出预警信息。实验结果表明,该算法对心理危机预警的准确率及查准率能够分别达到92.1%和81.6%,且均优于其他对比算法。