基于改进神经网络的恐怖袭击风险预警系统

CORC > 上海财经大学 > 上海财经大学

	基于改进神经网络的恐怖袭击风险预警系统
	项寅
刊名	灾害学
	2018-01-09
期号	2018年01期页码:183-189
关键词	恐怖袭击风险评估风险预测因子分析神经网络
ISSN号	1000-811X
英文摘要	为提高恐怖袭击应急管理的效率,设计了恐怖袭击的风险评估和预测系统。评估模型通过因子分析方法计算各类目标的相对风险指数,评估指标包含"威胁"、"脆弱性"、"后果"三大因素,具体数据从全球恐怖主义数据库(GTD)中进行采集。预测模型通过神经网络实现风险指数的预测,由于BP神经网络的梯度下降算法收敛较慢且易陷入局部最优点,因此利用遗传算法对神经网络的初始权值阈值进行优化,并提高预测精度。最后,对GTD数据库中的21类主要袭击目标进行算例分析,验证了该模型的可行性和准确性,同时还根据这些目标的风险指数进行原因分析和策略建议。
URL标识	查看原文
语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://10.2.47.112/handle/2XS4QKH4/11965]
专题	上海财经大学
作者单位	上海财经大学国际工商管理学院
推荐引用方式 GB/T 7714	项寅. 基于改进神经网络的恐怖袭击风险预警系统[J]. 灾害学,2018(2018年01期):183-189.
APA	项寅.(2018).基于改进神经网络的恐怖袭击风险预警系统.灾害学(2018年01期),183-189.
MLA	项寅."基于改进神经网络的恐怖袭击风险预警系统".灾害学 .2018年01期(2018):183-189.