霍德利，仇 慧，仇 軍

（1.華南理工大學(xué)體育學(xué)院，廣東廣州510640；2.哈爾濱工業(yè)大學(xué)體育部，黑龍江哈爾濱150006；3.清華大學(xué)體育部，北京100084）

?博士論壇

大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型與應(yīng)對(duì)策略研究

霍德利1，仇 慧2，仇 軍3

（1.華南理工大學(xué)體育學(xué)院，廣東廣州510640；2.哈爾濱工業(yè)大學(xué)體育部，黑龍江哈爾濱150006；3.清華大學(xué)體育部，北京100084）

為了對(duì)大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行有效的預(yù)警，進(jìn)而減少風(fēng)險(xiǎn)的影響，順利實(shí)現(xiàn)體育賽事風(fēng)險(xiǎn)管理的預(yù)期目標(biāo)，首先結(jié)合大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn)，提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，并對(duì)模型的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。驗(yàn)證結(jié)果表明，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型能夠取得較好的預(yù)警效果。然后，在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究的基礎(chǔ)上，針對(duì)大型體育賽事中的3種風(fēng)險(xiǎn)，即自然環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)、賽事管理風(fēng)險(xiǎn)和社會(huì)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)及其相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別，即輕警、中警和重警，建立了賽事風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)矩陣，以期有效地應(yīng)對(duì)大型體育賽事中所發(fā)生的各種風(fēng)險(xiǎn)狀況，為大型體育賽事最終目標(biāo)的順利實(shí)現(xiàn)提供有力的保證。

體育賽事；風(fēng)險(xiǎn)；預(yù)警；模型

大型體育賽事作為體育產(chǎn)業(yè)本體的一部分，必將越來越得到有關(guān)政府部門和知名企事業(yè)單位的關(guān)注。近年來，在北京奧運(yùn)會(huì)順利召開之后，大型體育賽事在城市發(fā)展中所起的重大作用已逐漸顯現(xiàn)出來因此，目前我國(guó)許多城市都想通過舉辦一系列大型體育賽事來推動(dòng)其向前發(fā)展。這些城市的良好社會(huì)形象和較強(qiáng)的綜合競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力，也勢(shì)必會(huì)促進(jìn)他們成為舉辦各種國(guó)際和國(guó)內(nèi)大型體育賽事的主力軍。然而，一般大型體育賽事利益相關(guān)者眾多，周期長(zhǎng)，投資高，內(nèi)外部環(huán)境復(fù)雜多變，具有很強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)性和社會(huì)影響力，對(duì)場(chǎng)館設(shè)施、賽事主要參與人員的組織管理能力都會(huì)有很高的要求。在大型體育賽事運(yùn)營(yíng)過程中會(huì)存在許多不確定性因素，比如大型賽事的安全問題、資金問題、進(jìn)度問題等，它的舉辦勢(shì)必會(huì)給“賽事主辦方”帶來諸多風(fēng)險(xiǎn)因素，因此要使一屆大型體育賽事圓滿舉辦成功，一個(gè)行之有效的辦法就是對(duì)這些不確定性因素提前進(jìn)行預(yù)測(cè)，以盡早地消除它們對(duì)賽事的影響或威脅，這就需要對(duì)大型體育賽事進(jìn)行有效地預(yù)警。目前，國(guó)內(nèi)大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)的理論和應(yīng)用研究尚處于起步階段。從掌握的資料看，有關(guān)大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)的文章多集中在賽事風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別、分類以及防范措施上，對(duì)大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究尚屬空白［1-4］。本文正是從大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控的角度出發(fā)，結(jié)合大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系，建立大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，達(dá)到對(duì)大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行預(yù)先控制的目的，從而更好地實(shí)現(xiàn)體育賽事的預(yù)期目標(biāo)。

1 大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警相關(guān)理論分析

1.1 大型體育賽事及其風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的定義

具體來說，大型體育賽事就是指規(guī)模龐大，利益相關(guān)者眾多，運(yùn)營(yíng)和組織過程復(fù)雜，對(duì)舉辦地具有深遠(yuǎn)影響和戰(zhàn)略意義的體育賽事活動(dòng)。一般來說，大型體育賽事包括國(guó)際性綜合體育賽事，如奧運(yùn)會(huì)、亞運(yùn)會(huì)、世界青年運(yùn)動(dòng)會(huì)、世界大學(xué)生運(yùn)動(dòng)會(huì)等；世界單項(xiàng)組織的重要賽事，如世界杯足球賽、世界網(wǎng)球和羽毛球公開賽、世界一級(jí)方程式錦標(biāo)賽等；世界知名的大企業(yè)主辦的傳統(tǒng)體育賽事，如豐田杯足球賽、國(guó)際汽車?yán)惖龋?］。本文則著重以單項(xiàng)組織的重要賽事為研究對(duì)象展開討論。

預(yù)警理論起源于軍事，后在社會(huì)政治、宏觀管理與環(huán)境保護(hù)、經(jīng)濟(jì)等各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。預(yù)警是指根據(jù)系統(tǒng)外部環(huán)境及內(nèi)部條件的變化，對(duì)系統(tǒng)未來的不利事件或風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)和報(bào)警，它就是預(yù)先警示、提前報(bào)警的意思［6］。大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警是根據(jù)賽事的真實(shí)情況，判斷其是否滿足賽事風(fēng)險(xiǎn)管理目標(biāo)的預(yù)期要求，從而確定賽事運(yùn)行是否處于風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，它以賽事的實(shí)際活動(dòng)為內(nèi)容，以賽事的運(yùn)行過程為對(duì)象，以賽事風(fēng)險(xiǎn)管理理論為基礎(chǔ)，通過采用一系列科學(xué)的指標(biāo)體系和預(yù)警技術(shù)，對(duì)賽事的管理過程進(jìn)行監(jiān)測(cè)。大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警首先要建立預(yù)警指標(biāo)體系，設(shè)定賽事預(yù)警閥值，當(dāng)預(yù)警監(jiān)控指標(biāo)突破閥值時(shí)，系統(tǒng)將發(fā)出預(yù)警信息，并根據(jù)預(yù)警信息的類型、性質(zhì)和警報(bào)的程度提示相應(yīng)的預(yù)控措施，為大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)管理者提供必要的信息，以做出及時(shí)正確的決策。

1.2 大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的功能

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警是風(fēng)險(xiǎn)分析的重要內(nèi)容，通過風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警能夠?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)提供更多的信息，為采取有效的風(fēng)險(xiǎn)管理措施奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，其功能主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：1）警示功能。在大型體育賽事舉辦過程中，如果某些風(fēng)險(xiǎn)因素監(jiān)測(cè)值達(dá)到了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的警戒狀態(tài)時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)通過預(yù)測(cè)，可以按照預(yù)警準(zhǔn)則及時(shí)地輸出相應(yīng)的信息或發(fā)出警告，以引起風(fēng)險(xiǎn)管理者或賽事參與方的警覺。2）監(jiān)測(cè)功能。根據(jù)事先確定的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系，搜集、整理、分析各種數(shù)據(jù)和信息，以實(shí)現(xiàn)對(duì)大型體育賽事舉辦過程的適時(shí)跟蹤監(jiān)測(cè)。監(jiān)測(cè)即跟蹤賽事的進(jìn)展情況，將賽事的實(shí)際情況與賽事的預(yù)期目標(biāo)相比較，對(duì)賽事的運(yùn)行狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)，找出偏差，并從中找出產(chǎn)生偏差的原因進(jìn)行分析，在風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生之前，就對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的成因進(jìn)行控制，并采取措施使風(fēng)險(xiǎn)事件不至于真正發(fā)生、發(fā)生的可能性最小或發(fā)生后導(dǎo)致的損失最小。3）診斷功能。對(duì)風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)進(jìn)行成因、過程的分析和發(fā)展趨勢(shì)的預(yù)測(cè)，以明確哪些狀態(tài)是應(yīng)該主要關(guān)注的。風(fēng)險(xiǎn)診斷的主要任務(wù)是分清風(fēng)險(xiǎn)的主次，并對(duì)主要風(fēng)險(xiǎn)的成因背景、發(fā)展過程及可能發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行準(zhǔn)確的描述。同時(shí)，要建立風(fēng)險(xiǎn)自我診斷制度，從不同的角度進(jìn)行檢查、分析和評(píng)價(jià)，找出問題關(guān)鍵所在，并及時(shí)采取糾正措施，阻止?fàn)顩r進(jìn)一步惡化。4）積累功能。通過預(yù)警分析，大型體育賽事管理者能系統(tǒng)而詳細(xì)地記錄各類風(fēng)險(xiǎn)因素發(fā)生的原因、處理過程、解除風(fēng)險(xiǎn)的各項(xiàng)措施，這些資料可以存入案例庫(kù)以應(yīng)對(duì)未來出現(xiàn)的類似風(fēng)險(xiǎn)狀況。這樣，大型體育賽事管理者就可以逐漸地將一些風(fēng)險(xiǎn)處理的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)轉(zhuǎn)化成風(fēng)險(xiǎn)管理活動(dòng)的規(guī)范，從而使其賽事風(fēng)險(xiǎn)管理能力不斷得到提高。

2 大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)的確立

在作者已有研究成果中，已對(duì)體育賽事風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系進(jìn)行了構(gòu)建。結(jié)果表明：本文所采用的大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系層次清晰、結(jié)構(gòu)合理、內(nèi)容簡(jiǎn)單明了，能夠有效地反應(yīng)大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)因素的現(xiàn)實(shí)情況。指標(biāo)體系的具體研究過程可見《體育賽事風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系的確立》一文［7］。

如圖1所示，本文把大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系分為3個(gè)層次：風(fēng)險(xiǎn)總稱、風(fēng)險(xiǎn)類別、風(fēng)險(xiǎn)因素。其中風(fēng)險(xiǎn)總稱即為大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系，風(fēng)險(xiǎn)類別包括社會(huì)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)、自然環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)以及賽事管理風(fēng)險(xiǎn)。經(jīng)過進(jìn)一步研究可知，社會(huì)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)又可進(jìn)一步細(xì)分為經(jīng)濟(jì)、人文以及政治等3方面因素；賽事管理風(fēng)險(xiǎn)可細(xì)分為參與方素質(zhì)、管理制度、賽事信息、管理措施、組織方式、管理機(jī)制等6方面因素；自然環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)則主要受地理環(huán)境、氣候條件、自然災(zāi)害等因素影響。賽事的風(fēng)險(xiǎn)管理關(guān)鍵就是對(duì)上述這些風(fēng)險(xiǎn)因素的監(jiān)督和控制。

3 大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型研究

3.1 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型選擇依據(jù)

目前許多學(xué)者主要采用一次指數(shù)平滑、多元邏輯等方法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型展開研究。雖然這些方法具有計(jì)算簡(jiǎn)便、易于理解與操作等特點(diǎn)，但是大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究的對(duì)象是不確定性的風(fēng)險(xiǎn)事件，具有顯著的不確定性和條件性。傳統(tǒng)的預(yù)警研究方法應(yīng)用于大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中仍存在著一定的局限性，這主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：1）大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系由諸多的定性指標(biāo)構(gòu)成，對(duì)于定性預(yù)警指標(biāo)的評(píng)價(jià)具有較強(qiáng)的非線性和模糊性的特征，傳統(tǒng)的研究方法很難保證預(yù)警結(jié)果的準(zhǔn)確性與客觀性。2）大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)影響因素具有多變性的特點(diǎn)，而傳統(tǒng)研究方法進(jìn)行預(yù)警時(shí)由于值域范圍和預(yù)警線一般采用確定的方式，不具備時(shí)變特性，并且缺少自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)能力，這使得其不太適應(yīng)于對(duì)大型體育賽事進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。

圖1 大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系

大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警工作應(yīng)建立在應(yīng)用適當(dāng)?shù)姆椒▉韺?duì)風(fēng)險(xiǎn)情況進(jìn)行科學(xué)的監(jiān)測(cè)和客觀的測(cè)度基礎(chǔ)上。通過對(duì)現(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法的對(duì)比研究，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其模糊性、平行分散處理模式、較好的模式識(shí)別能力、較強(qiáng)的容錯(cuò)能力、高度的非線性與全局性、良好的魯棒容錯(cuò)性與聯(lián)想記憶功能以及良好的自適應(yīng)與自學(xué)習(xí)能力的特點(diǎn)，使得其能夠克服傳統(tǒng)方法的局限性，很好地處理大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警這一具有多種復(fù)雜因素、包含非結(jié)構(gòu)性、非精確性規(guī)律的非線性系統(tǒng)問題，所以本文擬采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論作為大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)建模的理論基礎(chǔ)。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被認(rèn)為是非常理想的用于模擬輸入、輸出關(guān)系的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并在實(shí)際科研與工作中得到了廣泛應(yīng)用。因此，本論文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來構(gòu)建大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。

3.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是由大量的簡(jiǎn)單處理單元相互聯(lián)結(jié)組成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，BP網(wǎng)絡(luò)是一種單向傳播的多層前項(xiàng)網(wǎng)絡(luò)，具有3層或3層以上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它包括輸入層、隱含層和輸出層［8］。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，網(wǎng)絡(luò)的輸入層與輸出層表現(xiàn)為高度非線性的映射關(guān)系，如若網(wǎng)絡(luò)輸入層的結(jié)點(diǎn)數(shù)目為n，輸出層的結(jié)點(diǎn)數(shù)為m，那么網(wǎng)絡(luò)就會(huì)從n維歐氏空間映射到m維歐氏空間。就圖2所示的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，（x1，x2…，xn）T為從外部輸入的信息，這部分輸入信息通過隱含層神經(jīng)元的加權(quán)求和并通過激活函數(shù)的映射逐級(jí)推進(jìn)，最終由輸出層獲得整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的輸出（y1，y2…，yn）T。因?yàn)橥粚庸?jié)點(diǎn)之間沒有任何偶合，所以每一層的節(jié)點(diǎn)輸出結(jié)果只會(huì)影響到下一層的節(jié)點(diǎn)輸出值，其中每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)神經(jīng)元，它相對(duì)應(yīng)的傳遞函數(shù)通常為Sigmoid類型。經(jīng)過對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，能夠使非線性分類等問題得以實(shí)現(xiàn)，而且能夠以任何的精度逼近任意非線性函數(shù)。當(dāng)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之后，采用輸入與輸出樣本集對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，即對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的閾值與權(quán)值進(jìn)行學(xué)習(xí)以及調(diào)整，從而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)給定的輸入輸出映射關(guān)系。

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一般結(jié)構(gòu)

3.2.1 大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型構(gòu)建思路 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警管理活動(dòng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)就是“警度”預(yù)報(bào)，而預(yù)報(bào)“警度”需要確定預(yù)警準(zhǔn)則。預(yù)警準(zhǔn)則是判別和評(píng)價(jià)大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重程度的標(biāo)準(zhǔn)和原則，它用來決定在不同情況下，是否應(yīng)該發(fā)出警報(bào)以及發(fā)出何種程度的警報(bào)。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警級(jí)別的劃分應(yīng)該根據(jù)大型體育賽事本身所具有的風(fēng)險(xiǎn)特征來合理確定，既要能做到可操作性又不使其喪失風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警意義，筆者通過參考相關(guān)文獻(xiàn)，結(jié)合本領(lǐng)域?qū)＜覍?duì)于賽事風(fēng)險(xiǎn)“警度”的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)及其建議，依據(jù)大型體育賽事舉辦過程可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)警情，按照嚴(yán)重程度將風(fēng)險(xiǎn)的“警度級(jí)別”劃分為3個(gè)等級(jí)，即輕警（主要是指對(duì)體育賽事影響較小或微乎其微的警情）、中警（主要是指對(duì)體育賽事影響比較嚴(yán)重，需要引起賽事管理者密切關(guān)注并需及時(shí)采取相應(yīng)措施的警情）、重警（主要是指對(duì)體育賽事影響極其嚴(yán)重，賽事承辦方可能無法承擔(dān)其后果的警情），根據(jù)預(yù)警指標(biāo)所導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)后果數(shù)值的大小發(fā)出不同程度的警報(bào)，從而為采取相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施提供有力的依據(jù)。本文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來構(gòu)建大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，利用前面確定得出的12個(gè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)為預(yù)警指標(biāo)，并以此提取出狀態(tài)樣本數(shù)據(jù)，并將樣本數(shù)據(jù)分為網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本與網(wǎng)絡(luò)測(cè)試樣本。通過對(duì)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，BP網(wǎng)絡(luò)能夠完成預(yù)警知識(shí)的獲取，從中學(xué)習(xí)到大量?jī)?nèi)在的、規(guī)律性的聯(lián)系。訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)模型經(jīng)測(cè)試樣本數(shù)據(jù)的檢測(cè)后，可作為評(píng)價(jià)大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)在依據(jù)。最后，將檢測(cè)集中各樣本的警兆指標(biāo)值直接輸入訓(xùn)練好的BP網(wǎng)絡(luò)之中，并將網(wǎng)絡(luò)輸出的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警狀態(tài)值和實(shí)際的“警度”進(jìn)行比較，以判斷已完成訓(xùn)練的預(yù)警模型的準(zhǔn)確性，從而完成較為準(zhǔn)確的報(bào)警過程。大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型構(gòu)建的基本思路如圖3所示。

圖3 大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型構(gòu)建示意圖

大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型構(gòu)建的步驟：1）數(shù)據(jù)預(yù)處理。收集與整理狀態(tài)樣本數(shù)據(jù)，并確定訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)與測(cè)試樣本數(shù)據(jù)，同時(shí)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以滿足網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與檢測(cè)時(shí)輸入輸出數(shù)據(jù)格式要求。2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)直接決定預(yù)警模型的好壞，它包括網(wǎng)絡(luò)層的規(guī)劃、輸入層、輸出層、隱含層的設(shè)計(jì)。3）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)之后，即可進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)權(quán)值初始化、網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建并利用訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，BP算法過程已在前面進(jìn)行了詳細(xì)描述，此處不再贅述。4）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)。訓(xùn)練好的BP網(wǎng)絡(luò)需通過對(duì)測(cè)試樣本數(shù)據(jù)的檢測(cè)，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析與比較。通過檢測(cè)后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型即具備了對(duì)類似問題的判別能力，可以直接用于待測(cè)對(duì)象的評(píng)價(jià)，從而形成有效的大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。

3.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真計(jì)算及結(jié)果分析 1）樣本數(shù)據(jù)的選取。主要運(yùn)用問卷調(diào)查以及專家訪談等方法，對(duì)從事大型體育賽事理論研究和管理實(shí)踐的有關(guān)專家進(jìn)行了調(diào)查和訪談，得出了大型體育賽事中的28個(gè)評(píng)分樣本數(shù)據(jù)。專家對(duì)12個(gè)預(yù)警指標(biāo)的評(píng)分作為輸入值，其對(duì)大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別的評(píng)價(jià)值作為輸出值（表1）。本文選取序號(hào)1-28的28個(gè)樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，并在訓(xùn)練過程中不斷增加學(xué)習(xí)訓(xùn)練次數(shù)，以達(dá)到總體誤差的要求。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練好后，選取序號(hào)29-36的8個(gè)樣本數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本，對(duì)建立的模型有效性進(jìn)行檢測(cè)。

表1 大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型樣本數(shù)據(jù)

2）網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)包括輸入層、隱含層、輸出層設(shè)計(jì)。對(duì)于BP網(wǎng)絡(luò)，有一個(gè)非常重要的定理，即就任何區(qū)間內(nèi)一個(gè)連續(xù)函數(shù)而言，均能夠用單隱含層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近，所以一個(gè)3層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完全可以使任意n維到m維的映射得以實(shí)現(xiàn)［8］。實(shí)踐表明，4層網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果比3層網(wǎng)絡(luò)更容易進(jìn)入局部最小，因此在實(shí)際應(yīng)用中選用只有一個(gè)隱含層的3層網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用效果比較理想［9］。

輸入層的神經(jīng)元可以根據(jù)擬求解的問題和數(shù)據(jù)表示方式確定，一般情況下BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)由輸入量決定。由于大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)為12，故本文選取輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為12。

輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)可根據(jù)使用者的要求確定。當(dāng)BP網(wǎng)絡(luò)作為分類器時(shí)，其輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)一般情況取決于類別模式的個(gè)數(shù)m，輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為或者log2m。不失一般性，對(duì)于一個(gè)具體的分類問題，輸出層節(jié)點(diǎn)的數(shù)目可由網(wǎng)絡(luò)期望輸出參數(shù)的數(shù)目決定，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)應(yīng)該等于被分類對(duì)象的類別數(shù)目。大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警問題實(shí)質(zhì)上是一個(gè)分類問題，由于“警度”劃分為3級(jí)，故本文采用分類模式個(gè)數(shù)確定輸出神經(jīng)元的操作方法，設(shè)計(jì)3個(gè)輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，定義目標(biāo)輸出模式為（100）、（010）、（001），并讓它們分別代表各自的分類模式即分別表示3個(gè)風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別，即重警、中警，輕警。因此輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)設(shè)計(jì)為3個(gè)。

BP網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模是由網(wǎng)絡(luò)的隱含層數(shù)目與隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)目決定的，然而網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模又與其性能是緊密相關(guān)的。決定隱含層神經(jīng)元數(shù)是一個(gè)相當(dāng)復(fù)雜的問題，目前還沒有明確理論的指導(dǎo)。隱含層單元數(shù)目與問題的要求、輸入／輸出單元的數(shù)目有直接關(guān)系，其設(shè)計(jì)往往需要根據(jù)設(shè)計(jì)者的經(jīng)驗(yàn)和多次實(shí)驗(yàn)來確定。過多的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間長(zhǎng)，并且會(huì)使網(wǎng)絡(luò)的泛化能力減弱，網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)能力下降。與此相反，假如網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)過少則可能會(huì)導(dǎo)致建模的不充分，從而無法有效地識(shí)別出分類模式。決定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)目基本的原則為：在精度要求得以滿足的條件下盡可能地選取相對(duì)緊湊的結(jié)構(gòu)，即隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)目要盡可能選取最小值［9］。大多數(shù)實(shí)際應(yīng)用中，可事先設(shè)定較少的隱節(jié)點(diǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，而后將節(jié)點(diǎn)數(shù)逐漸增多，與此同時(shí)采用相同的數(shù)據(jù)樣本對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并且據(jù)此找出網(wǎng)絡(luò)誤差最小時(shí)所對(duì)應(yīng)的隱節(jié)點(diǎn)數(shù)目，其中隱含層單元數(shù)的選擇可參考如下公式［8］：

其中m為輸出神經(jīng)元數(shù)，n為輸入神經(jīng)元數(shù)，a為［1，10］之間的常數(shù)。

3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真訓(xùn)練。應(yīng)用分析中運(yùn)用Matlab7提供的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中的函數(shù)構(gòu)建并訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。由于輸出向量元素為0-1值，故在網(wǎng)絡(luò)輸出層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)選擇時(shí)本文選用了S型對(duì)數(shù)函數(shù)log sig。網(wǎng)絡(luò)隱含層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)為S型正切函數(shù)tagsig，將訓(xùn)練終止次數(shù)設(shè)定為2 000次，將訓(xùn)練終止誤差設(shè)定為10-2，訓(xùn)練函數(shù)是TRAINLM，經(jīng)過反復(fù)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，確定網(wǎng)絡(luò)的隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為7個(gè)，經(jīng)過38次訓(xùn)練后，網(wǎng)絡(luò)即可達(dá)到誤差要求（圖4）。

圖4 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果誤差圖

4）結(jié)果分析。將8個(gè)測(cè)試樣本輸入訓(xùn)練好的BP網(wǎng)絡(luò)模型中，得到網(wǎng)絡(luò)的輸出值與樣本實(shí)際值對(duì)比（表2）。

表2 網(wǎng)絡(luò)輸出值與樣本實(shí)際值對(duì)比

將實(shí)際輸出值與期望值進(jìn)行比對(duì)，以輸出值更接近于（0，1，0），（0，0，1），（1，0，0）3種分類模式之一來確定測(cè)試樣本的最終運(yùn)算分類結(jié)果，例如樣本序號(hào)32實(shí)際輸出值為（0.0006，0.1411，0.9944）相較于其他兩種模式更顯式地趨近于分類模式（0，0，1），因此該樣本通過本文建立的預(yù)警模型運(yùn)算得出的預(yù)警結(jié)果為輕警，結(jié)果分析的方法依次類推。

由表2中輸出的結(jié)果與實(shí)際情況進(jìn)行簡(jiǎn)單對(duì)照分析，8個(gè)測(cè)試樣本中樣本數(shù)據(jù)誤判個(gè)數(shù)為1個(gè)。設(shè)定義誤差率為被BP模型誤識(shí)的樣本數(shù)在測(cè)試集樣本總數(shù)中所占的比例，則通過訓(xùn)練后形成的BP網(wǎng)絡(luò)模型的誤差率為12.5%，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到87.5%。實(shí)證研究的結(jié)果表明，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型能夠取得較好的預(yù)警效果。

4 大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略

體育賽事風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)就是針對(duì)體育賽事中所發(fā)生的各種風(fēng)險(xiǎn)狀況提出相應(yīng)的處理意見和措施［10］。在文中，它就是指在對(duì)大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警分析之后，根據(jù)賽事的要求和預(yù)警結(jié)果，制定具體的解決辦法，以期達(dá)到減少賽事風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率和降低風(fēng)險(xiǎn)影響程度的目的。體育賽事風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)的基本過程為：明確賽事風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)依據(jù)；根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)的機(jī)制和約束條件，制定風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)計(jì)劃；判斷風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)計(jì)劃是否符合賽事的實(shí)際要求，如果不符合要求，則繼續(xù)制定新的計(jì)劃（圖5）。大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)的依據(jù)主要包括：1）風(fēng)險(xiǎn)因素清單。包括對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事件的原因分析、風(fēng)險(xiǎn)類別、風(fēng)險(xiǎn)性質(zhì)和特征的描述等。2）風(fēng)險(xiǎn)排序。主要采用定量分析的方法，按照風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性及后果的嚴(yán)重程度對(duì)其進(jìn)行排序，從而確定各種風(fēng)險(xiǎn)的相對(duì)重要程度，以便有針對(duì)性地選擇應(yīng)對(duì)方案。3）風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警情況。就是針對(duì)預(yù)警指標(biāo)，通過風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型判別出賽事的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)狀況。4）可承受風(fēng)險(xiǎn)水平。

圖5 風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)計(jì)劃原理

兩個(gè)方面的因素決定了賽事的可承受的風(fēng)險(xiǎn)水平，一方面是承辦賽事方能夠承受風(fēng)險(xiǎn)的心理最低限度。由于賽事承辦方要承受風(fēng)險(xiǎn)的損失和后果并且其心理期望值會(huì)有所不同，因此其所能夠承受風(fēng)險(xiǎn)的心理底線自然會(huì)有所不同。另一方面是承辦賽事方所擁有的資金等各個(gè)方面的資源情況等。若承辦賽事方擁有很多社會(huì)資源，其中資金供給也充足，則其能夠承受風(fēng)險(xiǎn)的能力會(huì)明顯提高，反之亦然。體育賽事風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)計(jì)劃要符合體育賽事實(shí)際要求，一般應(yīng)做好以下幾方面工作：1）通過查閱文獻(xiàn)、咨詢專家和現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研等方法，把賽事的主要風(fēng)險(xiǎn)盡量全面準(zhǔn)確地識(shí)別出來；2）對(duì)識(shí)別出來的主要風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效評(píng)估；3）合理劃分風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等級(jí)，并通過不同方式將其清晰地表示出來；4）調(diào)動(dòng)整個(gè)賽事管理團(tuán)隊(duì)的積極性，風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)需要全體成員的共同參與。

根據(jù)上面風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的結(jié)果，針對(duì)大型體育賽事中的社會(huì)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)、賽事管理風(fēng)險(xiǎn)以及自然環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的不同預(yù)警等級(jí)狀況相應(yīng)地采取不同的應(yīng)對(duì)措施（表3）。1）大型體育賽事涉及面較廣，參與人員眾多，比賽過程中一些潛在的問題隨時(shí)都有可能突顯出來，

表3 大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)矩陣

這就在很大程度上增加了風(fēng)險(xiǎn)控制的難度，在體育賽事舉辦過程中哪怕是一個(gè)很小的矛盾，都有可能迅速擴(kuò)散，從而造成極其嚴(yán)重的后果，所以在賽事舉辦過程中要實(shí)時(shí)地監(jiān)控其風(fēng)險(xiǎn)狀況。2）針對(duì)中等風(fēng)險(xiǎn)狀況，較常用的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略就是風(fēng)險(xiǎn)減輕和風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移。當(dāng)然，賽事管理者也可以根據(jù)賽事所面臨的實(shí)際情況相應(yīng)地采取風(fēng)險(xiǎn)回避等其他的應(yīng)對(duì)措施。3）根據(jù)賽事中出現(xiàn)的高風(fēng)險(xiǎn)情況，賽事的管理者可運(yùn)用提前準(zhǔn)備好的方案措施把風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移掉。如果風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率很高且賽事管理者無法應(yīng)對(duì)和承擔(dān)其發(fā)生的后果時(shí)，就可以考慮終止比賽。

［1］孫慶祝，劉紅建，周生旺.綜合集成方法在大型體育賽事風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用［J］.體育與科學(xué)，2010，31（1）：93-96.

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責(zé)任編輯：?jiǎn)唐G春

Risk Early-warning and Coping Strategies of M ajor Sports Events

HUO Deli1，QIU Hui2，QIU Jun3
（1.Sports Institute，South China University of Technology，Guangzhou 510640，Guangdong，China；2.Physical Education Department，Harbin Institute of Technology，Harbin 150006，Heilongjiang，China；3.Physical Education Department，Tsinghua University，Beijing 100084，China）

In order to early warn effectively the risk status of large-scale sports events，and thus to reduce the influence degree of risk to implement successfully the risk management targets of sports events，the risk warning model of BP neural network is presented finally in the paper by combination w ith the risk features of large-scale sports events，and the validity of themodel is verified.The verification result shows that the risk warning model of BP neural network is able to acquire better warning effect.Then，based on the risk early-warning，the risk responsematrix is established to effectively respond to the various risk status of major sports events and provide a powerful guarantee for the smooth realization of the ultimate goal of themajor sports events according to three types of risk（the risk of natural environment，the risk of sports events management and the risk of social environment）in themajor sports events and the corresponding risk levels（slightwarning，moderate warning，severe warning）.

sports events；risk；early-warning；model

G80-052

：A

：1004-0560（2014）05-0006-06

2014-07-12；

2014-08-14

國(guó)家體育總局哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目（1705SS12098）。

霍德利（1980—），男，副教授，博士，主要研究方向?yàn)轶w育賽事風(fēng)險(xiǎn)。

仇 軍（1955—），男，教授，博士，博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)轶w育人文社會(huì)學(xué)。