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为了提高医患关系风险预警的准确度,提出一种基于粒子群优化反向传播（back propagation,BP）神经网络的医患关系风险预警模型.首先采用通过粒子群算法优化BP神经网络初始权值和阈值的方法来提高BP神经网络的预测准确度;通过对模型优化前后的对比分析,得出优化后模型预测误差更小的实验结果.仿真结果表明：此方法建立的医患关系风险预警模型收敛速度更快,预测精度更高.