白 剛
(桂林旅游學(xué)院,廣西 桂林 541006)
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游景區(qū)預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計-R實現(xiàn)
白 剛
(桂林旅游學(xué)院,廣西 桂林 541006)
采用 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)作為設(shè)計基礎(chǔ),設(shè)計了旅游景區(qū)安全預(yù)警系統(tǒng)模型。模型預(yù)警影響指標(biāo)包括人員指標(biāo)、行政指標(biāo)和環(huán)境指標(biāo)三大類共九項。在模型基礎(chǔ)上,進(jìn)行了以R為實現(xiàn)語言的模型實驗,實驗結(jié)果表明,模型精度良好。
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);旅游景區(qū);預(yù)警;R語言
1.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
采用 BP算法的多層感知器是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其中單隱層網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用最為普遍。[1]通常,單隱層感知器稱為三層感知器,包括輸入層、隱層和輸出層。和誤差的反向傳播實現(xiàn)的,正向傳播的信號用來比對最后的輸出值是否與期望值相符,如果不符合,則轉(zhuǎn)入誤差的反向傳播階段,誤差用來對單元權(quán)值進(jìn)行修正。通過周而復(fù)始的正向信號傳播和反向誤差傳播過程,最終網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差減少到可接受的程度。
1.2R及R語言
R誕生于1980年,是屬于GNU系統(tǒng)的一個自由、免費(fèi)、源代碼開放的軟件,它是一個用于統(tǒng)計計算和統(tǒng)計制圖的優(yōu)秀工具。[2]R的思想是:它可以提供一些集成的統(tǒng)計工具,但更大量的是它提供各種數(shù)學(xué)計算、統(tǒng)計計算的函數(shù),從而使使用者能靈活機(jī)動的進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,甚至創(chuàng)造出符合需要的新的統(tǒng)計計算方法。
R是開源軟件,有大量的用戶支持,允許任何人開發(fā)第三方的支持功能,所有附加功能都以“包”的形式提供,包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)。
BP(Back Propagation)網(wǎng)絡(luò)層與層之間的神經(jīng)元采用全互連的連接方式,由網(wǎng)絡(luò)權(quán)值w進(jìn)行連接,層內(nèi)神經(jīng)元互相無連接(圖1)。BP算法的的學(xué)習(xí)過程是通過信號的正向傳播
2.1景區(qū)安全預(yù)警影響指標(biāo)
旅游景區(qū)安全預(yù)警的影響指標(biāo)經(jīng)過專家分析,歸納總結(jié)產(chǎn)生了人員指標(biāo)、環(huán)境指標(biāo)、行政指標(biāo)。具體可以分為 3大類共9個指標(biāo)。
人員指標(biāo):本子指標(biāo)系包括游客及服務(wù)人員情況。①景區(qū)入園率,指景區(qū)實際入園人數(shù)與承載力上限的比率,越接近上限,安全性就相對越低。②游客平均逗留時間,逗留時間越長,對景區(qū)安全性的影響就響應(yīng)越大,通過分析歷史區(qū)間內(nèi)游客平均逗留時間,得出此項指標(biāo)數(shù)值。③雇員游客比,指預(yù)警時間段內(nèi)景區(qū)內(nèi)服務(wù)人員數(shù)量與入園游客的比例,過大的比例造成資源浪費(fèi),過小的比例容易造成服務(wù)忽略或不到位,觸發(fā)安全問題。
環(huán)境指標(biāo):本子指標(biāo)系包括景區(qū)有形環(huán)境指標(biāo)、自然環(huán)境因素指標(biāo)。具體為:①景區(qū)設(shè)施使用飽和度,指景區(qū)內(nèi)設(shè)施使用飽和情況對安全的影響,過度使用或過度閑置的設(shè)施都造成安全隱患。②景區(qū)水文氣象災(zāi)害情況,諸如洪水、干旱、寒潮霜凍和沙塵暴等氣象、水文災(zāi)害對旅游活動的開展有很大的影響。主要考察氣象水文災(zāi)害資料,分析歷史時期該旅游地爆發(fā)災(zāi)害性氣象事件的次數(shù)、頻率,形成旅游地水文災(zāi)害的爆發(fā)概率。[3]③監(jiān)控覆蓋度,通過分析景區(qū)攝像頭、流動監(jiān)控設(shè)備,形成視頻監(jiān)控區(qū)域覆蓋比例。
行政指標(biāo):包括景區(qū)行政能力、突發(fā)事件響應(yīng)速度、應(yīng)急預(yù)案健全度。①景區(qū)行政能力,指景區(qū)協(xié)調(diào)指揮處理事件的能力,通過對景區(qū)歷史事件處理情況的總體分析,得出此項指標(biāo)。②突發(fā)事件響應(yīng)速度,如兒童走失的情況的響應(yīng)速度,需要對景區(qū)歷史事件處理情況進(jìn)行分析。③應(yīng)急預(yù)案健全度,預(yù)案的健全與否直接影響景區(qū)的安全級別。
2.2景區(qū)安全預(yù)警等級分析
旅游安全預(yù)警等級分為四個級別:優(yōu)秀級,表明旅游景區(qū)安全性高、無安全隱患,游客活動無需擔(dān)心突發(fā)事件。良好級,表明旅游景區(qū)有爆發(fā)安全事件的可能性,但幾率很小,并且有健全的安全事件處理預(yù)案,在此等級內(nèi),游客也無需過分擔(dān)心安全問題。合格級,此級別旅游景區(qū)存在安全風(fēng)險,可能發(fā)生潛在的安全事故,但此類安全事故一般具有良好的處理預(yù)案,能夠有效控制,在此預(yù)警等級內(nèi),對游客的安全知識有一定要求,在安全知識欠缺的情況下,不鼓勵游客開展旅游活動。危急級,旅游景區(qū)爆發(fā)安全問題的可能性極大,一旦事故發(fā)生,由于缺乏足夠的應(yīng)對措施和預(yù)案,將對游客與景區(qū)造成災(zāi)難性的后果,在此等級內(nèi),應(yīng)杜絕游客前往,并及時疏散本地游客。
旅游安全預(yù)警警戒值經(jīng)過對相關(guān)成果的研究及專家意見征求,整理如下(表1)。
表1 旅游安全預(yù)警警戒值經(jīng)過對相關(guān)成果的研究及專家意見征求
3.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前饋及誤差反向傳導(dǎo)特性,結(jié)合景區(qū)安全預(yù)警指標(biāo)體系及預(yù)警原理,模型可用流程圖表示如圖2:
基本步驟為:
(1)輸入旅游安全預(yù)警樣本集,每個樣本點包括旅游預(yù)警的基礎(chǔ)指標(biāo)值和對應(yīng)的期望預(yù)警值輸出。
(2)計算輸出層的實際輸出。
(3)比較期望輸出與實際樣本輸出的誤差,如果誤差在容許限度內(nèi)則進(jìn)入步驟(7),否則進(jìn)入步驟(4)。
(4)計算隱層單元誤差。
(5)求誤差梯度。
(6)誤差反向傳播,并修改各神經(jīng)元權(quán)值,再進(jìn)行正向傳播,反復(fù)進(jìn)行直到誤差信號最小。
(7)誤差滿足要求,學(xué)習(xí)結(jié)束。
3.2R實現(xiàn)
經(jīng)過專家打分,得到原始預(yù)警數(shù)據(jù)(y為預(yù)警輸出值,x1-x9為預(yù)警指標(biāo))如下:
表2 原始預(yù)警數(shù)據(jù)表
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入節(jié)點9個,選取隱層1個,隱層節(jié)點數(shù)使用驗證法最終選取為3,輸出節(jié)點1個。輸出值集合為{1,2,3,4}對應(yīng)預(yù)警的4個狀態(tài),1為優(yōu)秀,4為危急。
R實現(xiàn)代碼如下:
圖3 相對誤差圖
迭代2000次后,相對誤差為0.002,說明模型精度良好,滿足使用條件。
在目前旅游業(yè)高速發(fā)展的背景下,旅游安全突發(fā)事件層出不窮,事前預(yù)警勢在必行。本文在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上用R語言實現(xiàn)的預(yù)警系統(tǒng)經(jīng)過實驗發(fā)現(xiàn)效果良好,對建立旅游景區(qū)有效、動態(tài)的安全預(yù)警系統(tǒng)提供來了可參考的模型與方法。
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Design of -R based on BP neural network for the design of tourist attractions early warning system
By using BP neural network technology as a design basis, tourist destinations security early warning system model is designed. Model of early warning indicators including people, administration and environmental three categories, a total of nine. Based on the model, with the implementation language of R model experiment was carried out, the experimental results show that the model precision is good.
BP neural network; tourist destinations; early warning; language of R
X4;TP391.1
A
1008-1151(2015)09-0001-03
2015-08-10
桂林旅游學(xué)院科研基金項目“旅游景區(qū)基于 4S與 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安全預(yù)警與救援信息系統(tǒng)的研究”(2011QN06)。
白剛(1981-),男,桂林旅游學(xué)院高級系統(tǒng)分析師,研究方向為旅游信息化管理。