基于机器学习算法的计算机信息管理系统风险预测

摘要

针对计算机系统中存在的多种复杂风险因素及其线性与非线性特点，传统的单一预测模型难以准确把握风险变化规律，因而限制了预测结果的准确性。基于前期研究，本文巧妙融合了机器学习理论与层次分析法(analytic hierarchy process, AHP),构建了一套新颖的风险预警机制。通过AHP,科学构建了风险预测指标体系，并综合主观赋权与客观赋权确定了指标的综合权重，为初始预测提供了坚实基础。随后，将风险预测指标与初始预测结果作为极限学习机算法的输入与输出，借助机器学习的强大能力，通过训练与学习不断优化模型，从而实现了风险预测精度的显著提升。AHP与机器学习相辅相成，共同推动了风险预警方法的创新与进步。研究结果表明：其预测准确率达到95.5%,显著优于常规预测方法，能够准确识别和预测潜在隐患，为提升系统安全水平提供了可靠的技术支持。

关键词

机器学习算法 / 计算机信息管理 / 风险预测 / 层次分析 / 神经网络