金惠紅

（嘉興職業(yè)技術(shù)學(xué)院，浙江 嘉興 314001）

0 引言

加強(qiáng)旅游服務(wù)誠(chéng)信體系建設(shè)，建立健全的誠(chéng)信評(píng)價(jià)機(jī)制是現(xiàn)階段急需探索的重要課題。從我國(guó)的研究現(xiàn)狀來(lái)看，旅游誠(chéng)信的量化評(píng)價(jià)研究相對(duì)比較零亂，信用分析與評(píng)價(jià)技術(shù)大都仍處于傳統(tǒng)的比例分析階段，我國(guó)旅游行業(yè)尚缺少一整套經(jīng)過(guò)科學(xué)設(shè)計(jì)、嚴(yán)密論證、可推廣使用的誠(chéng)信服務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和相應(yīng)的量化評(píng)價(jià)模型，以保證旅游服務(wù)誠(chéng)信評(píng)價(jià)的公開化、標(biāo)準(zhǔn)化和公平性。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是人腦及其活動(dòng)的一個(gè)理論化的數(shù)學(xué)模型，具有非線性處理和模式識(shí)別能力。筆者在旅游服務(wù)的誠(chéng)信評(píng)價(jià)研究中引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行量化分析評(píng)價(jià)，通過(guò)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的設(shè)置，進(jìn)行對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí),調(diào)整模型的結(jié)構(gòu),建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游服務(wù)誠(chéng)信評(píng)價(jià)動(dòng)態(tài)模型，增強(qiáng)了績(jī)效評(píng)價(jià)的科學(xué)性、可信度和可操作性，最終為全社會(huì)信用體系的建立和完善奠定良好的基礎(chǔ)。

1 旅游服務(wù)誠(chéng)信評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

旅游服務(wù)誠(chéng)信評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建必須堅(jiān)持全面性、科學(xué)性、針對(duì)性和可操作性等原則。應(yīng)從系統(tǒng)論出發(fā)，既要考慮評(píng)價(jià)要素的層次性，也要考慮評(píng)價(jià)要素的覆蓋面。應(yīng)以信息經(jīng)濟(jì)學(xué)理論和統(tǒng)計(jì)學(xué)理論為依據(jù)，并關(guān)注旅游企業(yè)的過(guò)去、未來(lái)、發(fā)展等各個(gè)方面[1]。

表1 旅游服務(wù)誠(chéng)信評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

在廣泛調(diào)研的基礎(chǔ)上，從旅游業(yè)的特點(diǎn)出發(fā)，結(jié)合公共部門績(jī)效評(píng)估指標(biāo)的 4E：經(jīng)濟(jì)(Economic)、效率(Efficiency)、效果(Effectiveness)、公正(Equity)，筆者首先提出了一套由一級(jí)指標(biāo)、二級(jí)指標(biāo)和三級(jí)指標(biāo)構(gòu)成的旅游服務(wù)與管理的誠(chéng)信評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的初稿，運(yùn)用專家打分法，結(jié)合多層次指標(biāo)體系和多因素分析方法，并對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析，刪除相關(guān)系數(shù)較大的部分指標(biāo)，經(jīng)過(guò)專家反復(fù)論證，最終構(gòu)建了旅游服務(wù)誠(chéng)信評(píng)價(jià)指標(biāo)體系 （見表1）。該指標(biāo)體系由一級(jí)指標(biāo)、二級(jí)指標(biāo)、三級(jí)指標(biāo)等組成。其中，一級(jí)指標(biāo)4項(xiàng)，分別為環(huán)境指數(shù)、功能指數(shù)、質(zhì)量指數(shù)和績(jī)效指數(shù)。環(huán)境指數(shù)即旅游服務(wù)誠(chéng)信的宏觀、微觀環(huán)境；功能指數(shù)即旅游服務(wù)誠(chéng)信的保障措施；質(zhì)量指數(shù)是游客對(duì)旅游服務(wù)誠(chéng)信的滿意度；績(jī)效指數(shù)是旅游服務(wù)誠(chéng)信效果的綜合反映。每一個(gè)一級(jí)指標(biāo)都分別分解為二級(jí)指標(biāo)，分別為經(jīng)營(yíng)環(huán)境、制度環(huán)境、規(guī)劃環(huán)境、經(jīng)營(yíng)管理水平、經(jīng)濟(jì)信用、人力資源管理、成長(zhǎng)能力和發(fā)展前景、顧客滿意度、員工工作誠(chéng)信度、社會(huì)信用度、經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益等12 項(xiàng)。 二級(jí)指標(biāo)又進(jìn)一步分解為 33 項(xiàng)（x1，x2，…x33）三級(jí)指標(biāo)。

2 模型的建立

2.1 指標(biāo)體系數(shù)據(jù)的預(yù)處理

由于多指標(biāo)決策中指標(biāo)間的不可公度性的特點(diǎn)，即各個(gè)指標(biāo)沒(méi)有統(tǒng)一的度量標(biāo)準(zhǔn)，難以進(jìn)行比較。因此需要將各個(gè)屬性值統(tǒng)一變換到[0,1]區(qū)間內(nèi)，然后再進(jìn)行決策。對(duì)于表1中部分主觀性指標(biāo),如表2所示進(jìn)行量化。

(1)對(duì)于主觀性指標(biāo),假定Mi和mi分別為某一主觀性指標(biāo)量化后的最大值和最小值,則式中xpi為量化后第p個(gè)樣本的第i個(gè)主觀指標(biāo)的屬性分值,Xpi為xpi區(qū)間化后的數(shù)值,且Xpi∈[01]

(2)對(duì)于具有不同量綱的財(cái)務(wù)指標(biāo)等數(shù)據(jù),有效益型和成本型指標(biāo)數(shù)據(jù)。假定樣本數(shù)據(jù)中包含m條記錄(一條獨(dú)立樣本數(shù)據(jù)),每條記錄包含n個(gè)屬性。這樣m條記錄的n指標(biāo)就構(gòu)成了評(píng)價(jià)矩陣X=(xij)m×n。對(duì)于效益型指標(biāo),取xj*=max對(duì)于成本型指標(biāo),取 xj*=

2.2 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的選取

具有單隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以映射任意連續(xù)函數(shù),因此可以構(gòu)造一個(gè)三層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)對(duì)旅游服務(wù)誠(chéng)信進(jìn)行評(píng)價(jià)。在BP網(wǎng)絡(luò)模型中，同層各神經(jīng)元互不連接，相鄰層的神經(jīng)元通過(guò)權(quán)值連接。對(duì)于輸入層的結(jié)點(diǎn)數(shù)由指標(biāo)體系中的指標(biāo)個(gè)數(shù)決定，這里a=33,文中輸入矢量X=(x1，x2，…，x33)T;輸出層結(jié)點(diǎn)數(shù)q為1,輸出值z(mì)為模型實(shí)際輸出,即誠(chéng)信得分值;中間隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇較為復(fù)雜，根據(jù)以往學(xué)者的經(jīng)驗(yàn)公式為（其中,n為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù),a為輸入節(jié)點(diǎn)數(shù),q為輸出結(jié)點(diǎn)數(shù),b為1～10之間的常數(shù)），往往再通過(guò)實(shí)驗(yàn)來(lái)確定。

按照前面建立的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，利用浙江省40個(gè)旅游企業(yè)的相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。首先將各數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化等預(yù)處理，生成各企業(yè)與評(píng)價(jià)指標(biāo)體系一致的數(shù)據(jù)。應(yīng)用Matlab多次實(shí)驗(yàn),得到表3中網(wǎng)絡(luò)的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)與網(wǎng)絡(luò)誤差的關(guān)系,可知網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度在隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為5～14的情況下變化并不明顯,因此確定模型中隱層內(nèi)結(jié)點(diǎn)數(shù)為8，使得網(wǎng)絡(luò)誤差最小。

表2 主觀性指標(biāo)量化表

表3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差

應(yīng)用Matlab進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練。由于樣本數(shù)據(jù)較少，在訓(xùn)練時(shí)采用V-fold交叉實(shí)驗(yàn)方法，將40個(gè)旅游企業(yè)數(shù)據(jù)等分成10組進(jìn)行多次測(cè)試，每次測(cè)試采用其中的9組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，用剩余的1組作為測(cè)試數(shù)據(jù)。從輸入層到隱含層選用tansig函數(shù),從隱含層到輸出層采用logsig函數(shù),網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)選用trainlm，最大訓(xùn)練步數(shù)為2000,期望最小誤差為0.001。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖略。

2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

設(shè) X=(x1，x2，…，x33)T為輸入向量,Y=(y1，y2，…，y8)T為隱含層輸出向量,z為輸出值，W=(wij)8×33為輸入層與隱含層之間的連接權(quán)，V=(v1，v2，…，v8)為隱含層與輸出層之間的連接權(quán)，δj(1)=(δ1，δ2，…，δ8)T為隱含層偏置權(quán)，δ(2)為輸出層偏置權(quán)，f(x)=

具體學(xué)習(xí)算法如下：

連接權(quán)的修正按誤差的反方向進(jìn)行，設(shè)V的修正步長(zhǎng)為η1，則連接權(quán)V的修正公式為：

同理可得E(l)關(guān)于W的梯度：

設(shè)W修正步長(zhǎng)η2，則連接權(quán)值W修正公式為：

E(l)關(guān)于 δ(2)的梯度為

設(shè)δ(2)的修正步長(zhǎng)為η3，則偏置權(quán)δ(2)的修正公式為：

E(l)關(guān)于 δ(1)的梯度為

設(shè)δ(1)的修正步長(zhǎng)為η4，則偏置權(quán)δ(1)的修正公式為：

這個(gè)算法[3][4]是一個(gè)迭代過(guò)程，每一輪將各權(quán)值調(diào)整一遍，這樣一輪一輪迭代下去，直到期望輸出與計(jì)算輸出的誤差小于某一個(gè)容許值。學(xué)習(xí)訓(xùn)練結(jié)束時(shí)，旅游服務(wù)的誠(chéng)信評(píng)價(jià)模型也就建立了。

3 實(shí)例分析

訓(xùn)練好網(wǎng)絡(luò)后，筆者對(duì)旅游企業(yè)A進(jìn)行實(shí)例分析。

設(shè)誠(chéng)信等級(jí)分為5個(gè)級(jí)別，即AAA級(jí)，AA級(jí)，A級(jí)，B級(jí)和C級(jí)，其量化值對(duì)應(yīng)于輸出向量z值（誠(chéng)信得分值）分別為0.9,0.7,0.5,0.3和0.1。數(shù)據(jù)來(lái)源于2000～2009年無(wú)量綱化等預(yù)處理過(guò)的A企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)（限于篇幅數(shù)據(jù)略），代入已建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真,利用Matlab仿真得結(jié)果見表4。

從表4可以看出，A企業(yè)的總體誠(chéng)信水平尚不理想。

表4 A企業(yè)誠(chéng)信狀況仿真結(jié)果表

4 結(jié)語(yǔ)

本文中所構(gòu)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，在指標(biāo)靈活啟用上有許多突破性的建議，起到?jīng)Q策支持的作用。本文將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于旅游服務(wù)的誠(chéng)信評(píng)價(jià),結(jié)果表明:該模型解決了傳統(tǒng)評(píng)價(jià)中權(quán)重確定不客觀、定量分析不足、評(píng)價(jià)效率低下等缺陷，形成了一套更科學(xué)、有效和實(shí)用的旅游服務(wù)誠(chéng)信評(píng)價(jià)方法，具有其它一些方法無(wú)法比擬的優(yōu)點(diǎn)，并有較好的實(shí)際應(yīng)用效果。

[1]馬秀娟.旅游企業(yè)誠(chéng)信體系的建設(shè)[J].赤峰學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2009，(1).

[2]鐘守銘,劉碧森等.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性理論[M].北京：科學(xué)出版社，2008.

[3]蔣宗禮.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電子講義[M].北京:高等教育出版社，2004.

[4]李翔.從復(fù)雜到有序—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制理論新進(jìn)展[M].上海:上海交通大學(xué)出版社,2006.