在这个知识与经济高速发展的时代,社会对人才的要求与日俱增,我国研究生群体激增,每名研究生面临的竞争压力也越来越大,这严重影响着研究生的心理健康状况。在研究生群体中,由于患有心理疾病,进而导致无法正常完成学业,影响到自身的发展,这样的现象层出不穷。然而,目前我国针对该群体心理健康状况的关注较为薄弱,因此,针对现阶段研究生的心理健康状况的研究分析很有必要。本文通过对国际心理健康量表SCL-90的研究,结合我国学生群体的现状及特点,通过分析影响我国研究生心理健康的原因,对其中的评判因素进行扩展,并进行相应数据采集,采用神经网络模型对研究生心理健康状况进行预测分析。本文主要做了以下几方面的工作:(1)针对我国学生的具体情况,在SCL-90量表中9个因子的基础上,加入户口类型、家庭成分以及是否为独生子女3个因子,作为研究生心理健康状况模糊综合评判模型的因素集,力求评判模型更适用于我国研究生群体。(2)对某市部分高校研究生群体进行数据采集,以本文所建立的评判模型作为依据,将影响研究生心理健康状况的主要因素作为样本输入,采用BP神经网络建立研究生心理健康状况预测模型,利用其自学习功能对网络进行训练,得到各个因素与心理健康状况的映射关系,并且对传统BP算法进行优化,得到的神经网络能更好地达到所预期的效果,说明BP神经网络具有可行性。(3)对研究生心理健康状况预测模型的性能进行评价,结果显示预测值与实际值较为接近;并将所建模型与国际UPI大学生人格测试进行实际应用对比,结果表明该模型能够较好得预测我国研究生的心理健康状况,在一定程度上为我国高校心理教育工作提供了有价值的研究。