社会转型时期，社会矛盾日益激烈，各种社会问题随之凸显。近年来，群体性事件频发，其已成为中国社会转型时期社会矛盾的突出表现，严重影响社会的稳定和发展。为此，对群体事件演化规律、风险辨识及风险应对展开研究显得尤为必要。首先，本文第一章简要概述了以往研究的成果与不足。第二章则对群体事件的演化过程进行系统研究。考虑到群体事件作为一种显性的社会冲突现象，具有博弈性特征，研究以现代经济学前沿理论——演化博弈论作为理论工具，在完善的理论框架下构建复制动态方程并求解，建立演化博弈模型，给出演化博弈稳定策略，同时，通过模型参数分析，整体地揭示群体事件博弈方之间复杂的利益关系及其对事件演化发展的影响，深化对事件演化发展规律的认识，并基于此阐述模型对于群体事件风险应急管理的意义及启示，为政府部门在群体事件风险管理科学化方面提供一定的理论支持与参考。其次，本文第三章与第四章在以往研究的基础上，针对当前群体事件风险辨识缺乏量化研究的现状及风险评价方法存在的不足，创造性地提出基于BP神经网络技术的风险评价方法。通过建立群体事件风险评价指标体系，利用指标体系完成数据收集，用MATLAB的神经网络工具箱来实现BP神经网络网络的设计和计算，给出可行的评价程序，确立BP神经网络风险评价模型，通过学习样本的训练和测试，结果显示风险评价模型的精度非常高，训练精度可以达到10-9量级，输出精度可以达到10-5量级，并且，以实例验证了模型具有良好的泛化性能、理论精度与评估效率。最后，本文第五章提出基于演化博弈要素分析的群体事件风险预防策略，同时，引入风险评价指标体系及风险评价模型，完成群体事件预警管理系统及其运行流程的理论设计。总之，本文在对群体事件演化过程进行深入探讨的同时，为群体事件风险辨识提供一个性能优良的风险评价模型，并且为群体事件风险应对提出一些科学性建议，这些工作对于正确认识和处理群体事件，减少社会损失，维护社会稳定和构建和谐社会，具有重大的现实意义。