产业安全评价预警系统研究——基于主成分分析和BP神经网络方法

摘要

产业安全评价预警系统是在对产业安全科学、全面评价基础上,根据指标变化情况,及时、准确地发出警告,有助于为保障产业安全提供合理的对策建议。做好产业安全预警,防范于未然,是抵御经济风险、维护产业安全的重要措施。建立产业安全评价预警系统的目的旨在通过对产业的各种指标进行评价,分析产业的安全程度,进而对重点、敏感的指标参数进行监测,评估其对产业的影响,发布产业受到实质性损害、威胁或阻碍产业安全的预警信息,为维护我国的产业安全,调整产业结构,制定各种措施提供资料和依据,实现产业保护工作的前置化。
　　 本文将产业作为一个系统来进行研究,运用理论分析方法、数理统计方法等对其进行分析。首先,阐述了产业安全的影响因素,对风险指标进行分类,构建了产业安全评价指标体系；其次利用主成分分析法详细地计算了每类指标中单个指标所占的权重大小,构建了产业安全评价模型；最后分析了指标的临界值,建立产业安全预警模型,采用BP神经网络对产业的安全趋势进行预测。
　　 在理论分析与实际应用结合的基础上,将主成分分析与人工神经网络结合起来对产业安全进行系统评价与监测预警,可以清楚地发现各层面发生的变化,洞悉产业在发展运行过程中的转变,有利于政府及时采取措施抵御风险。本文在最后以金融产业为例进行了实证研究,对金融产业的安全状况进行综合分析与趋势判断,验证了评价预警模型的可行性和有效性。