張文正

摘? 要： 針對傳統(tǒng)旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法存在的評價(jià)誤差大的缺點(diǎn)，提出一種RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法。在RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，建立安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系，并采用灰色關(guān)聯(lián)度分析法確定各評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，再計(jì)算安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)值，通過專家評價(jià)法確定安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)等級后，訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，采用模糊評價(jià)法對旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)做出評價(jià)，至此完成RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法相比，文中提出的評價(jià)方法能夠更精確地評價(jià)旅游管理系統(tǒng)的安全風(fēng)險(xiǎn)，具有更高的有效性。

關(guān)鍵詞： 旅游管理; 安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià); RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 評價(jià)指標(biāo)建立; 樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練; 評價(jià)方法設(shè)計(jì)

中圖分類號： TN915.08?34; TP183? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號： 1004?373X（2020）13?0065?04

Method of tourism management system safety risk assessment

based on RBF neural network

ZHANG Wenzheng

（Shangqiu Institute of Technology， Shangqiu 476000， China）

Abstract： A tourism management system security risk assessment method based on RBF neural network is proposed to cope with the defect of big error of the security risk assessment methods for the traditional tourism management system. On the basis of the RBF neural network， a security risk evaluation index system is built， the grey relational analysis （GRA） method is used to determine the weight of each evaluation index， and then the security risk evaluation index value is calculated. The security risk evaluation grade is determined with the expert evaluation method for the training of the sample data. The security risk of tourism management system is evaluated with the fuzzy evaluation method. The design and implementation of the tourism management system safety risk assessment method based on the RBF neural network are completed by the above means. The experimental results show that， in comparison with the traditional security risk assessment method， the proposed evaluation method can evaluate the security risks of the tourism management systems more accurately and has higher effectiveness.

Keywords： tourism management; security risk assessment; RBF neural network; evaluation index establishment; sample data training; evaluation method design

0? 引? 言

隨著人們生活水平的提高，旅游成為一種受到人們廣泛歡迎的休閑方式，旅游業(yè)得到了長足的發(fā)展。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，旅游從業(yè)者改變了原始的管理方式，通過旅游管理系統(tǒng)對旅游相關(guān)的信息進(jìn)行管理[1?4]。然而，網(wǎng)絡(luò)在給用戶帶來便利的同時(shí)，也會(huì)給旅游管理系統(tǒng)的安全性帶來一定的風(fēng)險(xiǎn)。為保證網(wǎng)絡(luò)信息的安全性，對其做出評價(jià)是十分必要的[5]。因此，采用某種方法對旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)的評價(jià)具有非常重要的意義。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種三層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有結(jié)構(gòu)簡單、局部逼近能力強(qiáng)的特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用在各種非線性控制和評價(jià)中[6?10]。目前，現(xiàn)有的旅游管理系統(tǒng)存在諸多風(fēng)險(xiǎn)。

針對傳統(tǒng)的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法存在評價(jià)誤差大的缺點(diǎn)，本文設(shè)計(jì)一種RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法。

1? RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游管理系統(tǒng)模型

采用三層RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立旅游安全管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共包括三層，分別為輸入層、隱含層和輸出層，其結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。其中，輸入層為各個(gè)旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)值，每個(gè)指標(biāo)對應(yīng)一個(gè)神經(jīng)元;輸出層為單個(gè)神經(jīng)元，在得到輸出值后，確定評價(jià)因素和評價(jià)等級的標(biāo)準(zhǔn)，再通過模糊評價(jià)法對其進(jìn)行模糊變換，結(jié)合評語集即可判斷旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)等級，再設(shè)定相應(yīng)的訓(xùn)練參數(shù)訓(xùn)練樣本，在訓(xùn)練后對旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)做出評價(jià)。

對旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)可以看作是從輸入到輸出的非線性映射關(guān)系，而RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以很好地實(shí)現(xiàn)逼近映射[11]，其映射特點(diǎn)如圖2所示。在圖2中，將多個(gè)安全風(fēng)險(xiǎn)值輸入到RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層，將其作一定處理后，輸出為一個(gè)神經(jīng)元，即一個(gè)安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值。其局部逼近的映射特點(diǎn)有利于對安全風(fēng)險(xiǎn)做出評價(jià)。

1.1? 建立安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系

基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)旅游安全管理系統(tǒng)的內(nèi)容和特點(diǎn)，確定旅游安全管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)，安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)如圖3所示。

旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系包含多個(gè)指標(biāo)，需要采用歸一化法[12]對定量指標(biāo)作預(yù)處理，將處理后的數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)。采用灰色關(guān)聯(lián)度分析法[13]對旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的權(quán)重值進(jìn)行賦權(quán)，得到所需的權(quán)重值。根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)因素的風(fēng)險(xiǎn)度可以求出專家給出的風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)權(quán)重分配集。之后，計(jì)算安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)值。

1.2? 計(jì)算安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)值

首先，確定安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的客觀性（專家對某個(gè)指標(biāo)的評分均值）為：

式中：[u]代表安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的客觀性;[k]代表專家的總?cè)藬?shù);[uh1]代表第[h]個(gè)專家給出的最低分;[uh2]代表第[h]個(gè)專家給出的最高分。

在得到安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的客觀性后，求評價(jià)指標(biāo)的可靠性：

式中：[bi]代表安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)[xi]的總置信度;[bji]代表評價(jià)風(fēng)險(xiǎn)[j]時(shí)得到的指標(biāo)[xi]的置信度，[bji=11+g]，[g]代表安全風(fēng)險(xiǎn)識別指標(biāo)。

將旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)識別指標(biāo)相對應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行量化，其量化方式如表1所示。

在識別安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)[xi]時(shí)得到：

通過式（3）可以得到旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)[xi]的值。得到安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值，可以為下一步安全風(fēng)險(xiǎn)等級的確定打下基礎(chǔ)。

1.3? 確定安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)等級

在得到安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的具體數(shù)值后，設(shè)立旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的評語集。采用專家評價(jià)法[14]，各個(gè)專家根據(jù)自己對旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)的總體評價(jià)和經(jīng)驗(yàn)確定評語集的等級。設(shè)[h]個(gè)專家對旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)的評語集進(jìn)行評價(jià)的評價(jià)值區(qū)間為[vk1，vk2]，則[m]個(gè)專家的群體評價(jià)值為[v]，根據(jù)評價(jià)值判斷旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)等級，具體等級設(shè)置及對應(yīng)分值如表2所示。

根據(jù)表2的旅游安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)等級及其對應(yīng)分值，確定旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)所屬等級，進(jìn)而將其運(yùn)用到樣本數(shù)據(jù)中，對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。

1.4? 樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練

在確定安全風(fēng)險(xiǎn)等級后，設(shè)定一定的訓(xùn)練參數(shù)，對旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，其訓(xùn)練流程如圖4所示。

對旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的訓(xùn)練要重復(fù)多次，通過不斷的訓(xùn)練，使下一次訓(xùn)練的誤差都小于前一次的誤差，直到得到的數(shù)據(jù)滿足提前設(shè)定好的誤差要求為止。在做好樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練后，采用模糊評價(jià)法[15]對旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)做出評價(jià)。

2? 仿真實(shí)驗(yàn)

將提出的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法和傳統(tǒng)的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法進(jìn)行對比，檢驗(yàn)提出的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法的有效性。

2.1? 實(shí)驗(yàn)過程

選擇某旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，共有200個(gè)樣本，隨機(jī)選擇其中的100個(gè)樣本作為測試樣本，剩余100個(gè)樣本作為訓(xùn)練樣本。為使RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度更快，對旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)值歸一化，其訓(xùn)練樣本的誤差如圖5所示。

通過訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，縮小訓(xùn)練誤差。從圖5中可以看出，目標(biāo)誤差為10-3，提出的安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法僅需進(jìn)行6次訓(xùn)練，即可將誤差減小到10-3以下。在將樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練合格后，再確定評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重值，其權(quán)重值如表3所示。

在已知權(quán)重的基礎(chǔ)上，計(jì)算出旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)值。通過將安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)值與風(fēng)險(xiǎn)等級對照，確定其風(fēng)險(xiǎn)等級，并對其做出評價(jià)。通過將提出的安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法得到的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)值、傳統(tǒng)評價(jià)方法得到的評價(jià)值與實(shí)際值進(jìn)行比對，得到評價(jià)誤差的對比結(jié)果，對實(shí)驗(yàn)結(jié)果做出分析，以驗(yàn)證提出的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法是否更加有效。

2.2? 結(jié)果分析

通過前述實(shí)驗(yàn)過程得到兩種評價(jià)方法的評價(jià)誤差，將其與實(shí)際值對比。提出的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法與傳統(tǒng)方法的評價(jià)誤差的對比結(jié)果如圖6所示。

從圖6中可以看出，提出的安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法由于采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對非線性輸入、輸出映射為局部逼近，使其誤差得以減小，精度得到提高，所以得到的安全風(fēng)險(xiǎn)值的曲線幾乎與實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)值的曲線完全重合，而傳統(tǒng)的安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法得到的數(shù)值與實(shí)際值存在較大誤差。通過對比發(fā)現(xiàn)，本文提出的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法的評價(jià)誤差更小，能夠更有效地評價(jià)旅游管理系統(tǒng)的安全風(fēng)險(xiǎn)。

3? 結(jié)? 語

針對傳統(tǒng)的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法存在評價(jià)誤差大的缺點(diǎn)，本文提出一種RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法，改善了傳統(tǒng)的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法的不足。通過對比實(shí)驗(yàn)與傳統(tǒng)方法作比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法具有更高的有效性，希望其可以在旅游管理系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)中得到廣泛的應(yīng)用。

參考文獻(xiàn)

[1] 殷杰，鄭向敏.長江經(jīng)濟(jì)帶旅游產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)安全評估與安全格局研究[J].華東經(jīng)濟(jì)管理，2017，31（4）：60?65.

[2] 鄧曉磊，羅岱，李亞旭.智慧旅游背景下的鄉(xiāng)村旅游生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].包裝工程，2018，39（4）：199?202.

[3] 付景保，王子銘，喬冬梅，等.基于可持續(xù)發(fā)展的世界地質(zhì)公園旅游管理信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)：以伏牛山世界地質(zhì)公園為例[J].生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2017，33（3）：137?141.

[4] 劉華明，全紅，劉詩涵，等.旅途無憂旅游管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].電腦知識與技術(shù)，2017，13（33）：89?91.

[5] 李軍偉，姜學(xué)東.電子政務(wù)系統(tǒng)信息安全風(fēng)險(xiǎn)的綜合評價(jià)模型[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2017，40（7）：74?77.

[6] 郭士琪.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)研究[J].信息與電腦（理論版），2017（4）：185?186.

[7] 李楊，李海東，施衛(wèi)省，等.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的土壤重金屬預(yù)測及生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)[J].長江流域資源與環(huán)境，2017，26（4）：591?597.

[8] 遲睿，蘇翔，滕瑜.基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的科研績效評價(jià)建模研究[J].江蘇科技大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2017，31（4）：525?530.

[9] 陳鴻俊，楊海濤.RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在高職院校教師質(zhì)量評價(jià)體系中的應(yīng)用[J].科教導(dǎo)刊（中旬刊），2017（2）：72?73.

[10] 邵伯樂.基于禁忌算法和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測[J].蘭州工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)，2018，25（3）：54?57.

[11] 余東升，陸青，冷亞軍，等.基于B/S模式的自助旅游管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].內(nèi)蒙古科技與經(jīng)濟(jì)，2017（19）：61?62.

[12] 陳新華，陳曉麗.城市智慧旅游管理系統(tǒng)的研究[J].自動(dòng)化與儀器儀表，2017（10）：153?155.

[13] 王磊，楊曉霞，向旭，等.鄉(xiāng)村旅游開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)研究：以重慶市城口縣河魚鄉(xiāng)為例[J].生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2019，35（4）：140?145.

[14] 羅景峰.鄉(xiāng)村旅游客體安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)及實(shí)證研究[J].國土資源科技管理，2017，34（3）：96?103.

[15] 羅景峰.鄉(xiāng)村土地旅游化流轉(zhuǎn)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建研究[J].上海國土資源，2017，38（1）：38?41.