基于BP神经网络的政府总体应急预案评估研究

任瑜杰，时训先，王文靖，田星强，陈 兵

(中国安全生产科学研究院，工业安全研究所，北京 100012)

近年来，全球范围内包括自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件在内的突发事件频发，并且规模和影响正逐渐增强，给社会公众的生命财产安全带来巨大损失。政府应对突发事件的能力也经受着社会公众的巨大考验，尤其是2020年新型冠状病毒疫情的全球爆发，突发事件应急这一主题又重新回到大众关注的视野当中。

应急预案是处置和应对突发事件的工作安排，是突发事件应急体系中的关键环节，在有力、有序应对突发事件中发挥着巨大作用。经过多年的经验积累，应急预案经历了从无到有并向优发展，政府应对突发事件也从解决有无预案的问题向提升预案质量水平和实效转变。如何科学评估应急预案的水平，衡量其是否科学可行，发现其中的不足和短板，对于提升政府突发事件应急能力具有非常重要的意义。总体应急预案是应急预案体系的总纲，具有政策性和指导性，同时兼具行政决策和法的属性。通过对国内外突发事件应急预案评估现状进行分析，科学建立评估指标体系，运用BP神经网络，对政府突发事件总体应急预案进行科学评估非常必要。

从国外来看，美国是突发事件应急管理发展较早、水平较高的国家之一，很早就已经开展应急预案评估相关工作，配套的法规标准体系也较为成熟。1997年，美国联邦应急管理局(FMEA)和美国国家应急管理协会(NEMA)共同提出了州政府与地方政府应急准备能力评估系统(CAR)[1]，建立了包含13项一级指标(功能)、209项二级指标(属性)和1 014项三级指标(特征)的指标体系，采用打分法进行评估，将评估结果分为需要改进、符合标准、非常完善3个等级，分别用红、绿、蓝标示，并从符合性、能力和效果3方面进行评估[2]。随后，美国还制定了诸如《危险品应急预案评估标准》等一系列应急预案的评估标准。同时，英国、日本等国家也开展了针对突发事件应急预案的范围、要素、程序等多个方面的评估。

从国内来看，法律、法规和标准对应急预案评估有严格的要求。《突发事件应急预案管理办法》第二十四条规定“应急预案编制单位应当建立定期评估制度，分析评价预案内容的针对性、实用性和可操作性，实现应急预案的动态优化和科学规范管理”。在各类突发事件领域也有对应急预案评估的相关规定，如《突发环境事件应急预案暂行管理办法》规定“要重点评估环境应急预案的实用性、基本要素的完整性、内容格式的规范性、应急保障措施的可行性以及与其他相关预案的衔接性等内容”；《生产安全事故应急预案管理办法》(应急管理部2号令)第三十五条规定“应急预案编制单位应当建立应急预案定期评估制度，对预案内容的针对性和实用性进行分析，并对应急预案是否需要修订作出结论”；《生产经营单位生产安全事故应急预案评审指南(试行)》(安监总厅应急〔2009〕73号)要求生产安全事故应急预案应从形式和要素两方面，从合法性、完整性、针对性、实用性、科学性、操作性、衔接性七个要点进行评审；《生产经营单位生产安全事故应急预案评估指南》(AQ/T 9011-2019)针对生产经营单位提出了生产安全事故应急预案评估的基本要求、工作程序与评估内容等相关要求。

从某种意义上理解，政府突发事件总体应急预案是一项决策或者规定，参考行政决策[3]和立法[4]的评估要求，实施前要对实施后可能对社会造成的影响进行风险评估，实施后对实施效果、存在问题进行分析评估。苏州市等地也已制定了相关规定，要求立法前对立法的必要性、可行性、紧迫性、经济性(成本效益)进行评估，同时注重评估的科学性、系统性、前瞻性、创新性[5]。这些都对政府突发事件总体应急预案评估具有一定的借鉴意义。

同时，国内学者对突发事件应急预案评估已经展开了深入研究。覃燕红[6]以分析突发事件本身为基础，提出完整性、可操作性、处置的快速性等指标，对预案包含的要素进行有效性评估；熊升华等[7]借助多类信息表征，提出有效性、完备性、责任明确性等指标，对民航应急预案进行评估；安景文等[8]利用犹豫模糊集的方法，提出预案编制的合理性、内容的全面性、应用的科学性等指标，对应急预案进行评估；张丽等[9]结合层次分析法和模糊综合评价法，建立协调性、高效性等指标，对应急预案进行评估；薛元杰等[10]从完整性、可接受性、符合性等方面对应急预案进行评估；张勇等[11]利用模糊综合评价方法，从完整性、可操作性、有效性、处置快速性、费用合理性和灵活性等方面对应急预案进行评估；刘吉夫等[12-14]分别采用故障树分析法、责任矩阵法、复杂性评价法等方法，对自然灾害类应急预案的完备性、可操作性和可行性进行评估。宋英华等[15]从应急主体、主题、任务和资源四层模型视角，综合三角模糊层次分析法和灰色系统理论进行考虑完整性和可操作性的应急预案有效性评估。

通过文献研究和政府部门的实际调研发现，目前针对政府应急预案评估主要存在以下几方面问题：①评估指标体系复杂，侧重不同，不同类别的应急预案在不同阶段的评估指标也不尽相同；②评估指标多为模糊的、定性的，无法直观、准确判断评估结果；③应急预案的评估多注重对预案内容的评估，对预案的利益相关方、过程程序、社会背景、舆论影响等关注较少。

针对以上问题，以政府突发事件总体应急预案为例，对应急预案评估研究从以下几方面入手：首先，以厘清总体应急预案评估要点为基础，建立评估指标体系；其次，将BP神经网络方法运用到应急预案评估中，利用其计算速度快、精准度高、人为干扰小等优点，提出基于BP神经网络的政府总体应急预案评估方法，设计并建立评估模型；最后，通过实例应用，验证评估方法和模型的准确性与可靠性。

1 评估指标体系

在文献研究和应急预案评估要点分析的基础上，针对政府突发事件总体应急预案评估，建立评估指标体系，包含全面性、针对性、可操作性、有效性、衔接性、持续性、合法性、风险性8个指标和32项属性，详细评估指标体系如表1所示。

表1 政府突发事件总体应急预案评估指标体系

2 评估方法

笔者对将传统意义上的定性评估进行优化，在专家科学评判的基础上，将定性评判转化为定量判断，对应急预案评估指标体系中的32项指标属性逐一分析并评判打分，运用基于BP神经网络的评估模型得出评估结果，实现政府突发事件总体应急预案的科学评估，具体步骤如图1所示。

图1 基于BP神经网络的政府突发事件总体应急预案评估流程

3 评估模型构建

3.1 训练样本获取

考虑到BP神经网络的特性，需要获取训练数据对其进行训练，故分别从不同地区、不同层级、不同年代等方面综合考虑，选取突发事件总体应急预案样本12份，保证样本的相对独立和覆盖广泛。邀请来自应急管理政府部门、应急管理专业院校或应急管理科研机构等单位经验丰富的专家5名，采用专家评分法，对12份预案样本进行评估打分，取5名专家打分的平均分作为该预案样本的最终得分。

打分采取10分制，除风险性指标C8按照风险性由高到低0～10范围内取值外，其他指标均按照由劣到优在0～10范围内取值。同时对预案整体进行综合打分，打分标准为：(0,5)为不合格，[5,8)为合格，[8,10]为优秀，得到训练样本数据如表2所示。

表2 政府突发事件总体应急预案评估模型训练样本数据

续表2

3.2 BP神经网络设计

BP神经网络结构包括输入层、隐含层和输出层。一个三层的BP神经网络已经能够满足研究中模型建立和数据运算的需要，故确定使用的BP神经网络模型含有1个输入层、1个隐含层和1个输出层。

选取评估指标体系中32个指标属性作为BP神经网络的输入层节点，故输入层节点数为32；选取综合评估得分作为BP神经网络的输出层节点，故输出层节点数为1。根据经验，隐含层神经元个数一般选取10～15范围内的整数，经过反复验证，设计隐含层神经元个数为15。即采用结构为“32-15-1”的BP神经网络作为研究评估模型，其结构如图2所示。

图2 BP神经网络结构

3.3 BP神经网络建立与训练

借助功能强大的Matlab平台进行模型的建立与训练。通过编写BP神经网络程序代码，运用newff函数，设置训练次数为1 000，期望误差为0.000 001，学习速率为0.01，BP神经网络达到训练次数或满足设置期望误差精度时训练结束。因训练样本初始数据为专家打分，均采用10分制，为了符合BP神经网络输入数据要求，还需运用mapminmax函数对数据进行归一化处理。运行BP神经网络程序，训练样本数据经过多次迭代后，达到设置误差精度，训练停止。

为对比BP神经网络训练结果和预期输出结果，运用sim函数调用BP神经网络并经mapminmax(reverse)函数反归一化处理得到训练结果，与期望输出结果对比如图3所示，回归线性图如图4所示。综合图3和图4可以看出，BP神经网络训练结果基本符合期望输出结果，误差较小，说明BP神经网络模型训练结果较为精确，具有较高的预测精度，用作政府突发事件总体应急预案评估模型较为科学合理。

图3 BP神经网络训练结果对比

图4 BP神经网络回归线性图

4 实例应用

某省突发事件总体应急预案编制完毕，并按规定完成了征求意见、专家评审等程序，准备印发实施。在正式发布前，采用所提出的应急预案评估方法和模型，对该预案进行评估。

邀请来自应急管理政府部门、应急管理专业院校或应急管理科研机构等单位的具有丰富经验的专家10名，采用专家评分法进行打分，并取10名专家打分的平均分作为该预案各项指标的最终得分，获得输入数据如表3所示。

表3 应用实例输入数据

同样，在调用训练好的BP神经网络前，对输入数据进行归一化处理，运行BP神经网络并对输出结果进行反归一化处理，得到评估得分为9.3分。根据评分规则，该预案评估结果为优秀，与专家及相关人员对该预案的总体判断和认可度一致，建议根据专家提出的具体细节意见建议完善后发布实施。

5 结论

突发事件影响到人民群众的生命和财产安全，建立健全科学的突发事件应急预案体系是行之有效的重要方法，而作为应急预案体系的总纲，总体应急预案的科学有效是重中之重。因此，对政府突发事件总体应急预案进行科学、准确的评估具有重要的意义。总体应急预案涉及面广、要素众多、评估难度较大，且大多为定性衡量。笔者基于对相关文献资料的分析，制定丰富、科学的评价指标体系，运用BP神经网络，借助Matlab平台，构建、训练、应用评估模型，将定性评估转化为更加直观的定量评估。

通过研究发现：①基于BP神经网络的政府总体应急预案评估指标体系科学丰富，基本涵盖了应急预案的众多要素及其表现；②运用BP神经网络在充分借助专家专业性的基础上，最大限度降低了人为主观性，具有较高的延续性；③实例应用表明评估效果较为理想，达到了科学评估政府突发事件总体应急预案的目的；④训练样本选取是建立BP神经网络的重要环节，训练样本数量等相关要求还没有系统化的理论指导，实践经验来看，数量较多、泛化、独立的训练样本能够使训练结果更加科学[16]，由于研究能够选取的突发事件样本较少，进一步丰富BP神经网络的训练样本数量能够提升模型评估结果的可靠度；⑤评估模型是建立在专家专业打分的基础上的，进一步提升专家打分专业性、权威性和客观性，能够有效提升模型的可信度和科学性。