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        基于R S-B P 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三甲醫(yī)院災(zāi)害脆弱性預(yù)測(cè)方法

        2021-12-14 08:06:14段然肖天輝
        科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新 2021年34期
        關(guān)鍵詞:脆弱性預(yù)測(cè)值預(yù)處理

        段然 肖天輝

        (河北省承德醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院,河北承德 067000)

        近幾年來(lái),我國(guó)的醫(yī)院數(shù)量在逐年增加,同時(shí),三甲醫(yī)院的醫(yī)療技術(shù)也在逐步提升,這主要是因?yàn)槲覈?guó)的基礎(chǔ)醫(yī)療設(shè)施結(jié)構(gòu)在不斷地完善發(fā)展。但是在這樣的高速發(fā)展下,仍然存在部分的缺陷和問題。

        目前階段,三甲醫(yī)院災(zāi)害發(fā)生率以及致死率漸漸提升,這對(duì)于我國(guó)的醫(yī)療事業(yè)邁入新的臺(tái)階產(chǎn)生了極為重大的影響,所以,需要對(duì)三甲醫(yī)院的相關(guān)災(zāi)害作出精準(zhǔn)的預(yù)測(cè),并在災(zāi)害發(fā)生之前,做好相應(yīng)的防護(hù)措施,盡量避免或者減少人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失[1]。通常情況下,建設(shè)醫(yī)院的位置會(huì)確定在相對(duì)安全的內(nèi)陸地區(qū),這就極大地減少了部分災(zāi)害的發(fā)生和影響,所以,醫(yī)院的災(zāi)害多數(shù)以地震災(zāi)害為主。這種災(zāi)害實(shí)際上具有一定的隨機(jī)性和不穩(wěn)定性,同時(shí)形成條件也較為復(fù)雜,不易監(jiān)測(cè)和控制,誘發(fā)原因也無(wú)規(guī)律。

        傳統(tǒng)的醫(yī)院災(zāi)害預(yù)測(cè)方法大致是采用數(shù)據(jù)維穩(wěn)的方式來(lái)進(jìn)行的,通過日常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的對(duì)比分析,來(lái)獲取災(zāi)害發(fā)生的幾率,但是這種方式存在一定的延時(shí)性,不能及時(shí)地作出應(yīng)對(duì),容易造成預(yù)測(cè)脫節(jié)的現(xiàn)象[2]。所以,需要建立更加靈活多變的預(yù)測(cè)方法,從多角度、多層次、多結(jié)構(gòu)上去獲取相關(guān)的數(shù)據(jù)信息,并將其細(xì)化、討論,再結(jié)合實(shí)際的情況,得出較為全面、科學(xué)的預(yù)測(cè)結(jié)果,并依據(jù)結(jié)果制定出維穩(wěn)的執(zhí)行方案。RS-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是目前應(yīng)用較為廣泛的一項(xiàng)數(shù)字化管控技術(shù),主要是通過大數(shù)據(jù)以及互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)軟件的輔助,建立三維影像模型,利用所制造的模型來(lái)解決相關(guān)的問題,以避免在實(shí)際的操作過程中出現(xiàn)失控的情況。除此之外,RS-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)還可以遠(yuǎn)距離精準(zhǔn)預(yù)測(cè)災(zāi)害,對(duì)比于傳統(tǒng)的方法,檢測(cè)預(yù)測(cè)的范圍更大,層次更多,結(jié)構(gòu)更加完整[3]。因此,對(duì)基于RS-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三甲醫(yī)院災(zāi)害脆弱性預(yù)測(cè)方法進(jìn)行設(shè)計(jì),變更傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)和內(nèi)容,結(jié)合智能化技術(shù),提升我國(guó)的綜合監(jiān)管預(yù)測(cè)水平,增加醫(yī)院的安全性,降低脆弱條件。

        1 三甲醫(yī)院災(zāi)害脆弱性預(yù)測(cè)方法設(shè)計(jì)

        1.1 進(jìn)行災(zāi)害三維數(shù)據(jù)預(yù)處理

        在對(duì)三甲醫(yī)院災(zāi)害脆弱性預(yù)測(cè)方法進(jìn)行設(shè)計(jì)之前,需要對(duì)日常醫(yī)院的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行三維預(yù)處理。一般情況下,需要先采用位移監(jiān)測(cè)儀獲取醫(yī)院附近的環(huán)境數(shù)據(jù),并對(duì)周圍的地質(zhì)環(huán)境作出數(shù)字化三維掃描,建立三維實(shí)體的預(yù)測(cè)處理模型。將獲取的數(shù)據(jù)信息匯總整合,同時(shí)形成關(guān)聯(lián)性分析報(bào)告,此項(xiàng)報(bào)告主要是對(duì)醫(yī)院周圍可能產(chǎn)生、引發(fā)災(zāi)害的外部影響因素歸納總結(jié),并篩選出最關(guān)鍵的一部分,進(jìn)行重點(diǎn)的關(guān)注、監(jiān)測(cè)。但是需要注意的是,位移監(jiān)測(cè)儀在獲取數(shù)據(jù)的過程中由于溫度、風(fēng)向、土質(zhì)等外部因素的影響,可能會(huì)出現(xiàn)一定的誤差,同時(shí)也會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集與傳輸不穩(wěn)定的狀態(tài)出現(xiàn),所以,需要利用BIM信息處理技術(shù),建立輔助建模,計(jì)算建模的維穩(wěn)函數(shù),如下公式(1)所示:

        公式(1)中:J 表示建模的設(shè)計(jì)維穩(wěn)函數(shù),δ 表示位移偏差數(shù)值,通過以上計(jì)算,最終可以得出實(shí)際的維穩(wěn)函數(shù)。將維穩(wěn)函數(shù)作為預(yù)處理的動(dòng)態(tài)標(biāo)準(zhǔn),具體如下表1 所示。

        表1 預(yù)處理維穩(wěn)標(biāo)準(zhǔn)表

        根據(jù)表1 中的數(shù)據(jù)信息,進(jìn)行維穩(wěn)標(biāo)準(zhǔn)的精度設(shè)定。完成之后,為確保預(yù)處理不存在誤差,建立多位移的災(zāi)害預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu),可以靈活應(yīng)對(duì)所出現(xiàn)的各種類型的災(zāi)害,另外,在進(jìn)行預(yù)處理的過程中,可以通過建立BIM 信息模型來(lái)獲取實(shí)際的權(quán)重值,并根據(jù)實(shí)際的情況的變化作出適當(dāng)?shù)母?,輔助建模中HIA 可以安裝多個(gè)傳感器,用來(lái)監(jiān)測(cè)實(shí)時(shí)變化的數(shù)據(jù),更快地獲取到災(zāi)害預(yù)測(cè)情況的預(yù)測(cè)值[4]。

        1.2 建立線性歸一化轉(zhuǎn)換脆弱性預(yù)測(cè)模型

        在完成災(zāi)害的三維數(shù)據(jù)預(yù)處理之后,接下來(lái),利用線性的歸一化技術(shù)轉(zhuǎn)換預(yù)測(cè)模型。先對(duì)預(yù)測(cè)模型的各項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行設(shè)置。包括各個(gè)層級(jí)的信號(hào)選擇,例如:輸入層、輸出層。這部分可以將不同的災(zāi)害特征以及影響因子作為信號(hào)標(biāo)準(zhǔn),在合理的預(yù)測(cè)范圍之內(nèi),對(duì)信號(hào)節(jié)點(diǎn)、學(xué)習(xí)速率、動(dòng)態(tài)因子、慣性函數(shù)、訓(xùn)練精度等進(jìn)行處理分析,并獲取相對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)信息,簡(jiǎn)化操作模型,并將預(yù)處理的結(jié)構(gòu)添加在模型之中,一定程度上增強(qiáng)了預(yù)測(cè)模型的實(shí)用價(jià)值。計(jì)算轉(zhuǎn)換比例,如下公式(2)所示:

        公式(2)中:H 表示轉(zhuǎn)換比例,d 表示脆弱標(biāo)準(zhǔn)值,s 表示線性極值。通過以上計(jì)算,最終可以得出實(shí)際的轉(zhuǎn)換比例。根據(jù)比例進(jìn)行數(shù)據(jù)信息的轉(zhuǎn)換,在此基礎(chǔ)上,繼續(xù)計(jì)算其線性期望值,如下公式(3)所示:

        公式(3)中:D 表示線性期望值,β 表示實(shí)際輸出值,e 表示訓(xùn)練總節(jié)點(diǎn)。通過以上計(jì)算,最終可以得出具體的線性期望值。依據(jù)期望目標(biāo),建立相關(guān)的線性歸一預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu),在此結(jié)構(gòu)之中,進(jìn)行對(duì)應(yīng)的脆弱性細(xì)節(jié)預(yù)測(cè),并將所得出的預(yù)測(cè)及過程整合分析[5]。線性歸一的預(yù)測(cè)方法更加貼近現(xiàn)實(shí),同時(shí)在三維數(shù)字化技術(shù)的輔助之下,也可以更好地進(jìn)行災(zāi)害的實(shí)景預(yù)測(cè),擴(kuò)大預(yù)測(cè)的范圍和質(zhì)量。對(duì)模型預(yù)測(cè)的各個(gè)層級(jí)需要實(shí)施復(fù)合觀測(cè),一旦出現(xiàn)誤差,則表明預(yù)測(cè)存在不準(zhǔn)確的可能,需要對(duì)相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行核驗(yàn),及時(shí)更正誤差的數(shù)值以及信號(hào),增加預(yù)測(cè)模型的精準(zhǔn)性。

        1.3 RS-BP 網(wǎng)格訓(xùn)練技術(shù)實(shí)現(xiàn)醫(yī)院災(zāi)害脆弱性的預(yù)測(cè)

        在完成線性歸一化轉(zhuǎn)換預(yù)測(cè)模型的建立后,需要通過RS-BP 網(wǎng)格訓(xùn)練技術(shù)來(lái)最終實(shí)現(xiàn)三甲醫(yī)院災(zāi)害脆弱性的全面預(yù)測(cè)。由于醫(yī)院的災(zāi)害預(yù)測(cè)往往都是隨機(jī)性的,所以,隨機(jī)的預(yù)測(cè)值是無(wú)法用固定的函數(shù)來(lái)描述的,需要結(jié)合動(dòng)態(tài)函數(shù)來(lái)拼湊計(jì)算,如下公式(4)所示:

        公式(4)中:G 表示動(dòng)態(tài)脆弱值,θ 表示隨機(jī)誤差,α 表示描述距離。通過以上計(jì)算,最終可以得出實(shí)際的動(dòng)態(tài)成析值。將其與預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)作出對(duì)比,采集誤差,并總結(jié)出對(duì)應(yīng)的運(yùn)行規(guī)律,在BIM 信息模型與預(yù)測(cè)模型之中建立關(guān)聯(lián)關(guān)系,并制定關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)條件,如下表2 所示。

        表2 關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)脆弱條件表

        根據(jù)表2 中的預(yù)測(cè)條件,進(jìn)行關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)模型的二次構(gòu)建。在此基礎(chǔ)上,建立一個(gè)預(yù)測(cè)序列,首先,需要識(shí)別預(yù)測(cè)的模型,并在原本的處理序列之中,增加RS-BP 殘差序列,并進(jìn)行預(yù)測(cè)的網(wǎng)格訓(xùn)練,每一個(gè)殘差序列都需要設(shè)立一個(gè)修正節(jié)點(diǎn),便于訓(xùn)練過程中預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性[6]。計(jì)算殘差訓(xùn)練節(jié)點(diǎn)預(yù)測(cè)值,如下公式(5)所示:

        公式(5)中:χ 表示殘差訓(xùn)練節(jié)點(diǎn)預(yù)測(cè)值,G 表示動(dòng)態(tài)成析值,通過以上計(jì)算,最終得出具體的殘差訓(xùn)練節(jié)點(diǎn)預(yù)測(cè)值,在模型中進(jìn)行三維的RS-BP 網(wǎng)格訓(xùn)練,利用成像技術(shù),再結(jié)合預(yù)測(cè)方法,觀察醫(yī)院災(zāi)害的脆弱性,在此基礎(chǔ)上,計(jì)算其脆弱維穩(wěn)程度比值,如下公式(6)所示:

        公式(6)中:U 表示脆弱維穩(wěn)程度比值,G 表示動(dòng)態(tài)成析值,χ 表示殘差訓(xùn)練節(jié)點(diǎn)預(yù)測(cè)值,t 表示脆弱程度。計(jì)算得出的實(shí)際數(shù)值進(jìn)行分析,獲取到最終醫(yī)院災(zāi)害脆弱性的預(yù)測(cè)結(jié)果。

        2 預(yù)測(cè)實(shí)例分析

        2.1 三甲醫(yī)院災(zāi)害脆弱性現(xiàn)狀簡(jiǎn)述

        通常醫(yī)院在建設(shè)初期會(huì)對(duì)實(shí)際的位置以及周圍的情況作出較為細(xì)致的核查調(diào)研,確保無(wú)嚴(yán)重的外部影響因素,這就很大程度地避免了海嘯、泥石流、沙塵暴等災(zāi)害的影響,所以,地震這種內(nèi)陸型的災(zāi)害的發(fā)生率就相對(duì)較高了,影響也會(huì)較廣,相對(duì)地災(zāi)害的脆弱性也會(huì)較強(qiáng)。我國(guó)三甲醫(yī)院目前的基礎(chǔ)防護(hù)設(shè)施是較完善的,但是由于災(zāi)害的發(fā)生具有一定的隨機(jī)性,同時(shí)醫(yī)院的監(jiān)測(cè)模式較為單一,導(dǎo)致災(zāi)害脆弱性較強(qiáng),對(duì)醫(yī)院的正常運(yùn)行以及安全程度產(chǎn)生了極為嚴(yán)重的影響。

        2.2 進(jìn)行災(zāi)害預(yù)測(cè)過程及結(jié)果討論

        選取A 市某區(qū)的醫(yī)院作為本次實(shí)例分析的研究對(duì)象,具體的分析過程如圖1 所示。

        圖1 災(zāi)害脆弱性分析流程示意圖

        根據(jù)圖1 的分析,組中可以得出相應(yīng)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),對(duì)其進(jìn)行分析討論,如表3 所示。

        表3 災(zāi)害脆弱性預(yù)測(cè)結(jié)果分析表

        根據(jù)表3 中的數(shù)據(jù)信息,可以得出最終的分析預(yù)測(cè)結(jié)果:在相同的分析環(huán)境之下,醫(yī)院災(zāi)害的脆弱性預(yù)測(cè)值由動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值所組成。通過觀察,可以了解到預(yù)測(cè)平方誤差為0.36和0.15,均在合理的范圍之內(nèi),這表明預(yù)測(cè)方法存在一定的合理性,并且效果較好,具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

        3 結(jié)論

        綜上所述,便是對(duì)基于RS-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三甲醫(yī)院災(zāi)害脆弱性預(yù)測(cè)方法的設(shè)計(jì)與研究。對(duì)比于傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法,RS-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對(duì)醫(yī)院災(zāi)害的預(yù)測(cè)精度相對(duì)更高,同時(shí)具有極強(qiáng)的可操作性,在不同的災(zāi)害情況下,可以靈活對(duì)周圍環(huán)境作出分析,并且制定針對(duì)性較高的預(yù)測(cè)處理方案,通過對(duì)不同的影響因子進(jìn)行分析討論,進(jìn)一步增強(qiáng)其實(shí)用性。另外,基于RS-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在醫(yī)院災(zāi)害脆弱性預(yù)測(cè)中的應(yīng)用還在一定程度上提高了醫(yī)院整體的安全性。

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