格 根

（內(nèi)蒙古自治區(qū)地震局，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010010）

地震災(zāi)害損失評(píng)估與預(yù)測(cè)作為抗震救災(zāi)決策的重要依據(jù)，隨著信息技術(shù)發(fā)展有了新的理論依據(jù)和預(yù)測(cè)工具，各種各樣的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)技術(shù)發(fā)展并運(yùn)用于地震災(zāi)害的相關(guān)方面中，其中隨機(jī)權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入為地震災(zāi)害帶來(lái)了全新的理論支持。

1 地震災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估與預(yù)測(cè)的重要作用

為了最大限度地降低地震災(zāi)害帶來(lái)的影響，相關(guān)政府部門(mén)采取災(zāi)前預(yù)測(cè)、災(zāi)后對(duì)經(jīng)濟(jì)損失進(jìn)行評(píng)估，并在第一時(shí)間進(jìn)行抗震救災(zāi)[1]。在整個(gè)過(guò)程中采用的經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估與預(yù)測(cè)往往能夠?yàn)槠涮峁┲匾目拐鹁葹?zāi)依據(jù)。

2 隨機(jī)權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)闡述與應(yīng)用重要性

隨機(jī)權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)質(zhì)上是眾多人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一種單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

隨機(jī)權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)隨機(jī)選取內(nèi)權(quán)與偏置值，將網(wǎng)絡(luò)參數(shù)需要計(jì)算的問(wèn)題轉(zhuǎn)化成線性方程，通過(guò)不同的組合進(jìn)行求解，采用廣義逆求解方程組的最小二乘解作為網(wǎng)絡(luò)外權(quán)，通過(guò)外權(quán)與內(nèi)權(quán)的結(jié)合計(jì)算，避免了其他傳統(tǒng)算法的缺點(diǎn)，極大地減少了訓(xùn)練時(shí)間，有效避免了陷入局部最小循環(huán)的問(wèn)題[2]。

3 隨機(jī)權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究體系建立

3.1 地震直接經(jīng)濟(jì)損失指標(biāo)體系

地震災(zāi)害受地質(zhì)板塊活動(dòng)影響，隨著人類社會(huì)發(fā)展，一系列的社會(huì)活動(dòng)也成了導(dǎo)致地震的因素之一，在計(jì)算評(píng)估體系當(dāng)中，地震災(zāi)害的危險(xiǎn)性具體取決于孕災(zāi)環(huán)境、致災(zāi)因子、承災(zāi)體等方面的因素，雖然關(guān)于三個(gè)因素的研究很多，但是三者之間存在十分復(fù)雜的線性與非線性的關(guān)系，本體系著重將地震災(zāi)害直接經(jīng)濟(jì)損失看作是三者的函數(shù)，并以此建立起地震直接經(jīng)濟(jì)損失指標(biāo)體系，如圖2所示。

圖2 地震災(zāi)害直接經(jīng)濟(jì)損失指標(biāo)體系

該體系基本原則：（1）科學(xué)性：直接經(jīng)濟(jì)損失的構(gòu)成由多因素構(gòu)成，因此，體系建立必須要有足夠的科學(xué)性，通過(guò)真實(shí)客觀的科學(xué)統(tǒng)籌方式，保證真實(shí)完整地反映出地震災(zāi)害直接經(jīng)濟(jì)損失的實(shí)況；（2）可量化型：在體系當(dāng)中，應(yīng)該保證各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)都能夠進(jìn)行定量化，即每一個(gè)指標(biāo)都能夠用數(shù)學(xué)進(jìn)行相關(guān)的表達(dá)，避免其他定性化帶來(lái)的誤差，從而保證整個(gè)計(jì)算結(jié)果客觀準(zhǔn)確；（3）可操作性：為避免評(píng)價(jià)過(guò)程的不可操作性，在選擇指標(biāo)的時(shí)候要保證指標(biāo)信息能夠通過(guò)實(shí)際考察、資料分析等方式進(jìn)行相關(guān)的采集，能夠通過(guò)數(shù)字的賦予帶入到實(shí)際的函數(shù)當(dāng)中，實(shí)現(xiàn)計(jì)算應(yīng)用。

3.2 隨機(jī)權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型搭建

通過(guò)對(duì)直接經(jīng)濟(jì)損失體系進(jìn)行搭建可以得出一定數(shù)量的輸入節(jié)點(diǎn)，通過(guò)輸入節(jié)點(diǎn)的確定能夠組建起單隱層人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，隨后選取直接經(jīng)計(jì)算式當(dāng)中的指標(biāo)作為輸入，例如，地震基本加速度、震級(jí)、震源深度、震源強(qiáng)度等，隱層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的確定因?yàn)橛?jì)算因素的不同效果會(huì)產(chǎn)生不同的結(jié)果，目前沒(méi)有確定的選擇方法。

將隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)值輸入到函數(shù)當(dāng)中，對(duì)無(wú)量綱化數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，就能夠得到相關(guān)的結(jié)果。

3.3 模型計(jì)算結(jié)果分析

模型試驗(yàn)的計(jì)算結(jié)果不能僅憑一組數(shù)據(jù)就確定模型搭建的穩(wěn)定性，在本實(shí)驗(yàn)中需要采用多組數(shù)據(jù)，并利用隨機(jī)分組的方式進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)多次訓(xùn)練，不斷地提升隱層數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)取用的準(zhǔn)確性。值得注意的是，如果出現(xiàn)多次統(tǒng)一節(jié)點(diǎn)計(jì)算失準(zhǔn)或者變化過(guò)大的問(wèn)題，首先需要確定節(jié)點(diǎn)指標(biāo)的選取是否具有客觀性，例如選取醫(yī)療化程度作為節(jié)點(diǎn)進(jìn)行了多次計(jì)算，卻忽視了醫(yī)療化程度很難量化的實(shí)際情況，就需要對(duì)醫(yī)療化程度進(jìn)行專門(mén)的轉(zhuǎn)化，例如疾病治療率、藥物采集率等相關(guān)的數(shù)據(jù)，將相關(guān)數(shù)據(jù)按照一定的比例進(jìn)行組合，便能夠得到一個(gè)較為客觀的數(shù)值；如果數(shù)值始終無(wú)法運(yùn)用于節(jié)點(diǎn)結(jié)算，則需要對(duì)節(jié)點(diǎn)指標(biāo)選取進(jìn)行另外的選取，保證節(jié)點(diǎn)下的計(jì)算結(jié)果在多次實(shí)驗(yàn)的過(guò)程當(dāng)中趨于穩(wěn)定。

在多次實(shí)驗(yàn)的過(guò)程當(dāng)中，總結(jié)出隨機(jī)權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：（1）學(xué)習(xí)性：學(xué)習(xí)性作為智能化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在隨機(jī)權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的體現(xiàn)淋漓盡致，模型體系在多次的實(shí)驗(yàn)實(shí)踐當(dāng)中不斷地對(duì)函數(shù)和階段數(shù)據(jù)進(jìn)行糾錯(cuò)分析，促使計(jì)算結(jié)果逐漸趨于穩(wěn)定；（2）容錯(cuò)性：學(xué)習(xí)性基礎(chǔ)之上，隨機(jī)權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行一定的調(diào)整與糾錯(cuò)，保證了計(jì)算實(shí)驗(yàn)結(jié)果具有較高的容錯(cuò)性；（3）過(guò)擬合發(fā)生率低：發(fā)生過(guò)擬合在函數(shù)數(shù)值運(yùn)算當(dāng)中誤導(dǎo)作用極大，在隨機(jī)權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多次實(shí)驗(yàn)當(dāng)中，過(guò)擬合發(fā)生率極低，這一點(diǎn)成為區(qū)別于其他人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要優(yōu)點(diǎn)之一。

4 隨機(jī)權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際應(yīng)用要點(diǎn)

隨機(jī)權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為人工神經(jīng)智能網(wǎng)絡(luò)在地震災(zāi)害中的應(yīng)用是未來(lái)發(fā)展的必然趨勢(shì)，在實(shí)際的使用之前需要進(jìn)行客觀的總結(jié)實(shí)驗(yàn)分析，不斷地提升精度與效率，因此需要注意以下幾個(gè)要點(diǎn)：（1）數(shù)據(jù)采集翔實(shí)客觀：對(duì)于一個(gè)地區(qū)進(jìn)行地震災(zāi)害的經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估和預(yù)測(cè)，相關(guān)直接經(jīng)濟(jì)損失指標(biāo)的取值一定要準(zhǔn)確客觀，這就需要相關(guān)的工作人員到達(dá)地震現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行實(shí)際勘測(cè)采集，同時(shí)結(jié)合已有的相關(guān)資料，例如地震帶，地震歷史等資料，充分的確定指標(biāo)數(shù)值之后再引入到隨機(jī)權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型體系之中，隨機(jī)權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才能真正地發(fā)揮作用；（2）工作人員必須具備充分的隨機(jī)權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作知識(shí)：如果因?yàn)橄嚓P(guān)的工作人員專業(yè)素質(zhì)的不具備導(dǎo)致預(yù)測(cè)和評(píng)估結(jié)果的錯(cuò)誤，會(huì)致災(zāi)民生命安全于危險(xiǎn)的境地，也可能會(huì)導(dǎo)致救援人員處于相關(guān)的危險(xiǎn)之中。

5 結(jié)語(yǔ)

隨機(jī)權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為人工智能網(wǎng)絡(luò)的一種，本文探討隨機(jī)權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在地震災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估與預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，分析體系構(gòu)建，并闡述相關(guān)的應(yīng)用要點(diǎn)，目的是隨機(jī)權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更好地應(yīng)用于該項(xiàng)目當(dāng)中，實(shí)現(xiàn)對(duì)地震災(zāi)害的進(jìn)一步科學(xué)規(guī)劃。