论文部分内容阅读
在预警系统中建立有效的风险预譬模型是十分重要的.我国进行风险预警起步较晚,历史数据残缺不全,预警时有些因素带有模糊性,而神经网络带有高度并行处理信息的机制且有自学习、自适应能力,因而使系统灵活性更强.本文提出并建立了一种基于SOM神经网络的风险预譬模型,解决了模型训练和样本选用中的一些问题.最后用实际数据对模型进行了检验,对预警结果进行了分析.