旅游安全预警的加权可变模糊方法

罗景峰

(1.华侨大学 旅游学院,福建 泉州 362021；2.中国旅游研究院旅游安全研究基地,福建 泉州 362021)

旅游安全预警的加权可变模糊方法

罗景峰

(1.华侨大学 旅游学院,福建 泉州 362021；2.中国旅游研究院旅游安全研究基地,福建 泉州 362021)

针对目前旅游安全预警研究方面的不足，提出了一种基于粗糙集理论与可变模糊集理论相融合的加权可变模糊方法。首先利用粗糙集理论对旅游安全预警指标体系进行优化约简，建立了更为简洁合理的指标体系；其次利用二元比较模糊决策分析法确定各指标属性的权重；然后构建旅游安全预警的加权可变模糊综合评价模型；最后根据评价结果并结合2-型语言模型做出预警决策。研究结果表明：加权可变模糊方法是可行有效的，该方法在保证预警结果可靠性的前提下，简化了计算工作量，为旅游安全预警研究提供了一种新的思路和方法。

旅游安全；预警；加权可变模糊方法；粗糙集

旅游安全预警[1]是指在可能存在的旅游安全隐患还没有发生旅游安全事故之前，通过构建合理的预警评价指标体系，运用科学的方法对一定区域未来一段时间内的旅游安全状况进行评价、预测与报警，使旅游活动能够顺利开展，旅游效果达到最佳。旅游安全预警作为旅游安全保障体系的重要组成部分[2]，已经成为旅游安全研究的一个热点问题[3-10]。其中，旅游安全预警指标体系的构建、预警模型与方法研究备受关注，虽取得了一定成果，但也存在一些不足，如未对预警指标体系是否最简化问题进行探讨，基于BP神经网络方法的旅游安全预警结果的可靠性和有效性值得商榷等。

粗糙集理论与方法[11-12]通过知识属性约简，能够实现指标体系的最简化，可用于旅游安全预警指标体系的优化筛选。可变模糊综合评价模型作为可变模糊集理论与实际应用的桥梁，已在水文水资源科学、农业科学、安全科学、电力科学等诸多领域得到了成功应用和推广，且收到了良好的效果，已被证明是一种科学可靠的评价模型与方法[13-14]。为此，基于粗糙集理论与可变模糊集理论，提出一种旅游安全预警的加权可变模糊方法，以期为旅游安全预警决策提供更为科学合理的方法论支持。

1 旅游安全预警的加权可变模糊方法

加权可变模糊方法的基本原理为：首先，基于粗糙集理论对最初旅游安全预警指标体系进行属性约简，得到最简化的旅游安全预警指标体系；其次，利用二元比较模糊决策分析法确定各指标属性的权重；最后，利用加权可变模糊综合评价模型对待预警样本进行评价，得到其综合级别特征值，并结合2-型语言模型，做出预警决策。加权可变模糊方法流程如图1所示。

图1 加权可变模糊方法流程图

1.1基于粗糙集理论的预警指标体系约简

粗糙集约简方法可以在不影响原有对象系统功能的前提下，通过去掉冗余指标属性，达到指标体系最简化的目的，进而降低了数据处理的复杂性。对于知识库K=(U为非空论域，R为一等价关系簇)，对任一r∈R，若R上的等价关系ind(R)=ind(R-{r})，则称r为R中不必要的，即可以约简的冗余属性；否则称r为R中必要的，即必须保留的属性。

基于粗糙集理论的属性约简常用方法有差别矩阵法、代数观与启发式属性约简法及基于信息熵的属性约简法等。许多研究机构和学者在此基础上，研发了如Rosetta、KDD2R等属性约简软件，并且得到了广泛应用。此处，采用Rosetta软件对旅游安全预警指标体系进行约简，该Rosetta软件可处理多种格式的数据，如文本、Excel电子表格及各类数据库文件等，且这些数据均以决策表的形式存储于Rosetta系统中，当决策表成功载入Project后，系统便可进行数据分析，形成最小属性约简集，进而确定预警对象的最简化预警指标体系。

1.2基于二元比较模糊决策分析法的权重确定

令系统有待进行重要性比较的指标集为{q1,q2,…,qm}，qi(i=1,2,…,m)为系统指标集中的指标，m为指标总数。

定义1 令指标集中的元素qk与ql作二元比较：①若qk比ql重要，则排序标度为ekl=1，elk=0；②若qk与ql同样重要，则ekl=0.5，elk=0.5；③若ql比qk重要，则排序标度为ekl=0，elk=1；其中k=1,2,…,m；l=1,2,…,m。

因此，二元比较模糊决策分析法确定权重的步骤为：①确定指标集二元比较重要性排序标度矩阵E=(ekl)，该矩阵满足ekl仅在0、0.5、1中取值；ekl+elk=1；ekk=ell=0.5。②根据规则若ehk>ehl，则ekl=0；若ehk

表1 模糊语气算子与模糊标度、相对隶属度关系

1.3加权可变模糊综合评价模型

可变模糊集理论创始人陈守煜教授所提出的可变模糊综合评价模型为：

H=(1,2,…,C)·U

(2)

根据各样本在4种模型下的级别特征值，利用熵权法求得4种模型的权重，再利用线性加权得到最终综合级别特征值HW。

1.4基于2-型语言模型的判断准则

2-型语言模型[15]不仅可以确定待评价样本所属评价等级，还可进一步区分样本间的差异程度。对任意HW∈[1,C]，有二元语义：

τ(HW)=(cs,Δs)∈V×[-0.5,0.5)

(3)

式中：V={c1,c2,…,cC}为综合评价等级集；s=Round(HW)，Δs=HW-s为综合级别特征值HW与s的偏差值。

设(cj,Δj)、(cg,Δg)(j=1,2,…,C;g=1,2,…,C)分别为样本B与D的等级特征值HWj、HWg的二元语义，规定其大小比较如下：①若cj>cg(或j(cg,Δg)，即若样本综合评价等级高，则不论其偏差值如何，其相应的样本等级特征值的二元语义较大；②若cj=cg(或j=g)，则当Δj=Δg时，(cj,Δj)=(cg,Δg)；当Δj>Δg时，(cj,Δj)<(cg,Δg)；当Δj<Δg时，(cj,Δj)>(cg,Δg)，即在样本等级相同的条件下，其相应的样本等级特征值的二元语义的大小取决于偏差值；偏差值越小，其相应的二元语义越大。因此，根据式(3)确定待评价样本所属安全等级，进而发出相应旅游安全预警信号。如τ(1.35)=(c1,0.35)表示待评价样本安全等级为Ⅰ级，偏差为0.35。

2 实例分析

2.1实例计算

为验证所提出加权可变模糊方法的可行性和有效性，笔者以文献[4]、文献[9]和文献[10]中旅游安全预警统计数据为例进行实例计算。最初旅游安全预警评价指标体系包括旅游设施使用饱和度C1、政治稳定度C2、水文气象灾害爆发频率C3、地震地质灾害爆发频率C4、社会实际失业率C5、社会治安稳定度C6、交通路况安全度C7、爆发瘟疫性疾病的频率C8、价格指数上涨率C9及主客文化冲突潜在指数C10等10项指标，相应旅游安全等级划分为4级，即Ⅰ(安全)、Ⅱ(较安全)、Ⅲ(一般安全)、Ⅳ(不安全)，预警信号分别为“绿”、“蓝”、“橙”、“红”，具体警戒值和报警判别模式如表2所示。

利用笔者提出的加权可变模糊方法，对旅游地安全状况进行评价预警。首先，利用粗糙集方法对预警指标体系进行属性约简。根据表2中旅游安全预警等级划分，对文献[4]、文献[9]和[10]中40个测试样本进行离散化处理，形成Excel表格文件，运用Rosetta软件对其进行属性约简，所得约简结果为{C2,C4,C6,C9}。于是，可以得到最简化的旅游安全预警指标体系如图2所示，对应8组待预警样本数据如表3所示。

表2 旅游安全预警警戒值和报警判别模式

图2 约简后的旅游安全预警指标体系

表3 样本数据

样本指标C2C4C6C910.750.060.730.0320.620.110.670.0430.680.110.690.0640.650.160.680.0950.520.180.550.1260.580.210.500.1570.470.200.500.2280.410.230.410.28

其次，利用二元比较模糊决策分析法确定权重。根据相关专家意见，结合表1中模糊语气算子与模糊标度、相对隶属度关系，认为指标C6与C4相比属于“同样重要”与“稍稍重要”之间，与C2相比属于“稍稍重要”，与C9相比属于“明显重要”。于是，可得到4项指标的相对隶属度向量W′=(0.818 0,0.905 0,1.000 0,0.429 0)T，对W′做归一化处理后得到各指标因素的权重向量W=(0.259 5,0.287 1,0.317 3,0.136 1)T。

再次，确定指标评价区间矩阵Iab、可变范围评价区间矩阵Icd和点值矩阵M分别为：

最后，利用加权可变模糊综合评价模型对表3中8组样本数据进行评价预警，得到各样本各模型的级别特征值，并结合熵权法可计算各模型权重Wm=(0.229 0,0.240 6,0.267 9,0.262 6)T，因此，由线性加权法计算得到最终综合级别特征值HW，再结合2-型语言模型对各样本进行旅游安全评价及预警，得到各样本旅游地的安全级别、预警信号及安全程度排序，如表4所示。

2.2结果分析与讨论

2.2.1加权可变模糊方法预警结果分析

由表4可知，样本1的安全级别为“Ⅰ”，即该样本处于“安全”状态，对应预警信号为“绿色”，建议放心前往该旅游目的地旅游；样本2～样本4的安全级别为“Ⅱ”，即该样本处于“较安全”状态，对应预警信号为“蓝色”，建议关注该旅游目的地已经发生或可能发生的影响旅游安全的因素；样本5和样本6的安全级别为“Ⅲ”，即该样本处于“一般安全”状态，对应预警信号为“橙色”，建议重新考虑前往该旅游目的地旅游的必要性，谨慎决定是否继续前往；样本7和样本8的安全级别为“Ⅳ”，即该样本处于“不安全”状态，对应预警信号为“红色”，建议不要前往该旅游目的地旅游。此外，由样本的s值和Δs值还可确定各样本安全程度由大到小排序依次为1、2、4、3、5、6、7、8。

表4 级别特征值及预警结果

2.2.2加权可变模糊方法结果与其他方法比较

由表4中预警结果可知，加权可变模糊方法在实现预警指标体系最简化、大大减少计算工作量的前提下，所得预警结果与TOPSIS方法、基本可变模糊方法完全一致，这说明笔者所提旅游安全预警的加权可变模糊方法是可行且有效的。

3 结论

加权可变模糊方法运用粗糙集理论对指标体系进行冗余属性约简，构建最简化的旅游安全预警指标体系，以二元比较模糊决策分析法确定各预警指标的权重，以加权可变模糊综合评价模型并结合2-型语言模型对样本进行评价预警，原理直观，数学基础坚实可靠，对实际预警样本规模无特殊要求，使评价预警计算量明显减少，具有较好的实用性和通用性。通过实例计算并与文献[9]中TOPSIS方法、文献[10]中基本可变模糊方法所得预警结果的比较，验证了加权可变模糊方法的可行性与有效性。因此，在旅游安全评价预警问题上推荐使用加权可变模糊方法。

[1] 祝喜,王静,吴郭泉.旅游安全预警指标构建及应用研究[J].技术经济与管理研究,2010(s1):133-136.

[2] 郑向敏.旅游安全概论[M].北京:中国旅游出版社,2009:205-211.

[3] 任学慧,王月.滨海城市旅游安全预警与事故应急救援系统设计[J].地理科学进展,2005,24(4):123-128.

[4] 杨俭波,黄耀丽,李凡,等.BP神经网络预警在旅游安全预警信息系统中的应用[J].资源开发与市场,2007,23(2):108-111.

[5] 杨月华,杜军平.基于神经网络的旅游突发事件预警研究[J].食品科学技术学报,2008,26(2):63-65.

[6] 韩林芝,郑江华.BP神经网络在旅游安全预警信息系统中的应用研究[J].安徽农业科学,2009,37(7):3327-3329.

[7] 谢朝武.我国旅游安全预警体系的构建研究[J].中国安全科学学报,2010,20(8):170-176.

[8] 岑乔,魏兰.山地旅游安全预警与应急救援体系的构建:以四川省山地旅游为例[J].云南地理环境研究,2010,22(6):80-84.

[9] 楼文高,王广雷,冯国珍.旅游安全预警TOPSIS评价研究及其应用[J].旅游学刊,2013,28(4):66-74.

[10] 罗景峰.可变模糊方法在旅游安全预警中的应用[J].中国安全生产科学技术,2014,10(9):181-186.

[11] PAWLAK Z. Rough sets and their applications[J].Physica-Verlag HD,2001(8):73-91.

[12] 李远远，云俊.基于粗糙集的综合评价方法研究[J].武汉理工大学(信息与管理工程版)，2009，31(6)：981-985.

[13] 陈守煜.可变模糊集理论与模型及其应用[M].大连:大连理工大学出版社,2009:146-195.

[14] 罗景峰,许开立.加权可变模糊评价法在煤矿安全评价中的应用[J].安全与环境学报,2011,11(4):238-241.

[15] HERRERA F,HERRERA-VIEDMA E.Linguistic decision analysis:steps for solving decision problems under linguistic information [J].Fuzzy Sets and Systems,2000,115(1):67-82.

LUO Jingfeng:Lect.; College of Tourism, Huaqiao University,Quanzhou 362021,China.

Weighted Variable Fuzzy Method of the Tourism Safety Early Warning

LUOJingfeng

Based on the analysis of problem of tourism safety early warning, for the shortfall of the existing research, combined variable fuzzy set theory and rough set theory, a weighted variable fuzzy method was presented. Firstly, the rough set theory is used to optimize the tourism safety early warning index system, and it establishes a more succinct and reasonable index system. Secondly, the weight is calculated by pair-wise comparison method. Then, the weighted variable fuzzy comprehensive assessment model of tourism safety early warning is founded. Finally, combined with the two-type language model, the system make early warning decision based on the assessment results. The results of empirical study show the weighted variable fuzzy method is feasible, effective and more objective. The method may reduce workload and keep reliability of early warning results. The word provides a new way for tourism safety early warning.

tourism safety; early warning; weighted variable fuzzy method; rough set

2095-3852(2017)01-0006-04

A

2016-08-23.

罗景峰(1975-)，男，辽宁阜新人，华侨大学旅游学院讲师.

福建省社科规划基金项目(FJ2015B217).

X913.4；F59；O159

10.3963/j.issn.2095-3852.2017.01.002