张艳婷

(青海建筑职业技术学院 学生工作处， 青海 西宁 810012)

0 引言

由于社会，家庭，生活各方向的压力不断增加，许多人都存在不同程度的心理障碍问题，心理障碍给社会的稳定、家庭和谐以及幸福带来了一定的负面影响[1-3]。心理障碍的建模与预测可以帮助有关专家和学者了解心理障碍变化特点，为心理障碍患者制定相关的救治方案，因此心理障碍预测具有十分重要的社会和实际应用价值[4-6]。

最初人们通过一些专家对心理障碍问题进行预测，该方法的心理障碍预测结果不稳定，不同的专家可以得到不同的预测结果，而且预测结果与专家自身的知识丰富度密切相关，使得心理障碍预测结果主观性相当的强，心理障碍预测结果可信度低[7-8]。随后出现了基于层次分析法、Bayes推理心理障碍预测模型，其中层次分析法是一种线性建模方法，而心理障碍变化具有时变性，即所谓的非线性，使得其无法全面描述心理障碍变化点，心理障碍预测的误差大，而基于Bayes推理的心理障碍预测模型同样存在精度低的不足。

人工神经网络通过模拟人的大脑神经工作原理对问题进行自动求解，尤其是BP神经网络的许多领域得到了广泛应用[9]。BP神经网络的建模效果与初始连接权值和阈值选取密切相关，如果选取不合理，神经网络在训练过程中无法有效收敛，容易陷入局部极值[10-11]。粒子群优化算法是一种较新的群智能优化算法，具有收敛速度快，精度高等优点，适合一些参数优化问题的求解。……