基于改进神经网络的恐怖袭击风险预警系统

• 作者: 项寅
• 来源期刊: 灾害学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 恐怖袭击 风险评估 风险预测 因子分析 神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 应急·风险与管理
• 页码范围: 183-189
• 页数: 7页
• 分类号: N949|X45
• 字数: 5175字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-811X.2018.01.032

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	项寅	上海财经大学国际工商管理学院	6	19	2.0	4.0