随着计算机技术不断发展,计算机软件也发生了翻天覆地的变化。但是软件项目延期、超支,甚至不能满足用户需求而无法使用的情况常常出现。这是因为在软件开发初期,由于开发者与用户之间存在沟通障碍而没有确定用户的需求,或是需求随着用户、时间的变化而变更等原因,导致软件需求最终偏离实际需求,产生了软件需求分析风险[1]。软件需求分析是软件开发过程的一个重要阶段,如果在需求阶段没有发现潜在风险并进行有效控制,则在维护阶段进行修复的成本约是需求阶段修复成本的100倍。因此,要降低开发成本,开发满足用户需求的系统,就必须从软件需求分析阶段对风险进行有效控制。目前,很多学者提出了软件项目风险管理模型,但是针对软件需求分析阶段风险控制还很少。有些风险评估模型在对需求风险评估时,评估指标只考虑某一方面因素,不全面；在风险评估方法上,定量与定性知识没有有机结合。因此,研究如何在需求分析阶段有效预测潜在风险并对其进行控制,具有十分重要的意义。本文针对上述问题,提出了一种基于BP神经网络的软件需求分析风险评估模型,主要进行以下几方面的探讨和研究：第一,结合软件需求分析的特点,建立了一套由17项风险指标构成的软件需求分析风险评估指标体系。第二,在风险评估指标体系的基础上,建立了一种软件需求分析风险评估模型,该模型中引入了模糊综合评判法与BP神经网络。根据专家经验知识,确定风险等级；再经过模糊综合评判进行量化,其结果作为BP神经网络的输入；最后得到需求分析风险等级,为需求分析风险进行有效评估和预测。第三,在风险评估模型中,针对以往历史案例,建立了历史风险数据库。用于跟踪、记录以往软件需求分析风险信息,为评估人员提供历史数据。最后,通过仿真实验,验证了软件需求分析风险评估模型的可行性和有效性。