重大公共衛(wèi)生突發(fā)事件的情景模型構(gòu)建及演化過程研究

張燕玲

摘 要：本文對在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)突發(fā)事件情景演化模型，并對其演化流程進行了分析，利用動態(tài)情景演化輔助決策優(yōu)勢，可以對突發(fā)重大公共衛(wèi)生事件的預(yù)測，通過建立和推演整個事件發(fā)生過程的不確定因素，從而為快速的響應(yīng)和科學(xué)的決策提供理論的支撐。

關(guān)鍵詞：重大公共衛(wèi)生突發(fā)事件;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);情景演化

一、研究背景

突發(fā)公共衛(wèi)生事件是指突然發(fā)生、造成或者可能造成社會公眾健康嚴重損害的重大傳染病疫情、群體性不明原因疾病、食物中毒以及其他嚴重影響公眾健康的事件。突發(fā)公共衛(wèi)生事件具有突發(fā)性、復(fù)雜性、強制性、公共性和危害性5大特征。由于當(dāng)今社會的復(fù)雜性、關(guān)聯(lián)性和相互依存性，導(dǎo)致人口流動速度的加快，加上發(fā)達的交通工具遠距離的傳播擴散，加劇了傳染病傳播的速度、擴寬了傳播途徑，風(fēng)險極大。據(jù)統(tǒng)計，我國每年因突發(fā)事件造成的經(jīng)濟損失在6500億元左右，占我國GDP的6%。因此，完善重大疫情防控體制機制，健全國家公共衛(wèi)生應(yīng)急管理體系，從體制機制上創(chuàng)新和完善重大疫情防控舉措，健全國家公共衛(wèi)生應(yīng)急管理體系，提高應(yīng)對突發(fā)重大公共衛(wèi)生事件的能力水平具有非常重要的意義[1]。

二、重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件情景演化及推演技術(shù)理論

對于公共衛(wèi)生突發(fā)事件進行預(yù)測時，除了需要有客觀數(shù)據(jù)的分析外，更加需要進行智能化的人工決策的輔助功能，這就需要具備可以支撐整個事態(tài)信息采集、分析個體認知差異、可以充分挖掘利用領(lǐng)域?qū)＜业碾[性知識的完善的體系來進行支撐。但實際上，專家隱性知識的發(fā)掘與利用具有模糊性和不確定性，事態(tài)環(huán)境的復(fù)雜性也會直接或間接使得經(jīng)驗知識的差異，如何充分挖掘和利用各類專家模糊的檢驗知識是應(yīng)對突發(fā)公共衛(wèi)生事件，定量化的進行情景演化輔助決策者有效的進行決策，對事態(tài)的發(fā)展進行更加科學(xué)有效的應(yīng)對是當(dāng)前急需要解決的問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)信息技術(shù)突飛猛進的今天得以快速的發(fā)展。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在學(xué)習(xí)與挖掘歷史數(shù)據(jù)中來滿足信息的自適應(yīng)以及容錯處理。很多研究已經(jīng)證明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性處理能力，可以將動態(tài)事件本身通過建模與情景演化建立關(guān)系模型，從而通過演化狀態(tài)來滿足情景的不同狀態(tài)。

三、重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件情景模型的建立

重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件本身可以視為在特定環(huán)境下至災(zāi)因子與受災(zāi)體本身相互作用的結(jié)果，同時，應(yīng)急活動其他各種關(guān)鍵因素也會對于事件本身產(chǎn)生重要影響。突發(fā)事件體系本身具有時間和空間的連續(xù)性，在具體建模過程中，需要對于至災(zāi)因子本身的發(fā)生、演化以及結(jié)束的過程特征進行提取，直接建模分析過于復(fù)雜，需要將情景元素離散化建模，從而進行更細粒度的角度進行分析。因此，本文將引入共性知識元理論來對突發(fā)公共衛(wèi)生事件進行情景建模和過程的演化模擬。

構(gòu)建重大突發(fā)公共事件的推演模型首先需要對場景下的具有共性特征的知識建立知識元模型。在共性知識模型中，要對突發(fā)事件的情景從時空角度進行建模來描述事件本身在相應(yīng)的影響因素和知識領(lǐng)域上的映射關(guān)系，本文將從動態(tài)和靜態(tài)兩個方面進行建模。

（一）突發(fā)公共衛(wèi)生事件情景模型特征分析

突發(fā)公共衛(wèi)生事件本身具有時間性和空間性，因此對于事件情景建模則需要描述時間與空間屬性，而突發(fā)事件系統(tǒng)的各個要素及要素的狀態(tài)非常復(fù)雜，時間與空間的變化則會在情景的轉(zhuǎn)換中進行體現(xiàn)，每個場景間又可能具有一定的關(guān)聯(lián)性，情景間具有一定的因果關(guān)系，因此，在對突發(fā)事件情景建模時不能孤立的，需要在特定時間與空間狀態(tài)下進行狀態(tài)描述與定義，并且要體現(xiàn)情景的動態(tài)性，從而可以產(chǎn)生由元素的關(guān)系來驅(qū)動突發(fā)事件系統(tǒng)及系統(tǒng)內(nèi)部因素與狀態(tài)的變化。另一方面，從宏觀角度需要對刻畫整個模型系統(tǒng)的某個時刻各個元素的整體狀態(tài)和相互的關(guān)系，同時也需要對微觀層面下各個模型元素及模型元素屬性的狀態(tài)，這是更加細粒度下的情景元素狀態(tài)的反應(yīng)。

（二）情景狀態(tài)演化過程分析

突發(fā)公共衛(wèi)生事件本身是一種在時間與空間相互作用下的連續(xù)過程，可以從整體上描述多個事件場景在空間狀態(tài)限定下的時間事件序列集合。因此，可以在對情景狀態(tài)演化過程處理時，對突發(fā)事件整個生命周期下的不同情景狀態(tài)進行建模，而在整個突發(fā)事件演變過程中，需要為決策者提供影響事件發(fā)展的決策元知識要素，這些要素的影響因子要作用于場景的描述與定義，需要定性與定量的進行描述。

（三）基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)突發(fā)事件情景演化流程

為了構(gòu)建在數(shù)據(jù)與專家先驗知識驅(qū)動下的公共衛(wèi)生突發(fā)事件的情景推演模型，首先需要從時間與空間動態(tài)變化的角度來表示狀態(tài)的變化。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為有效的機器監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，更加適用于大規(guī)模的數(shù)據(jù)集的信息挖掘與分析，其對于非線性關(guān)系下處理具備時空特性的情景復(fù)雜的演化關(guān)系具有非常好的性能優(yōu)勢。同時，由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身是一種分布式的構(gòu)建模式，可以容忍輸入的數(shù)據(jù)存在噪聲，更加適用于突發(fā)公共衛(wèi)生事件所導(dǎo)致的數(shù)據(jù)狀態(tài)的不確定性。因此，本文將突發(fā)事件的處理過程演化流程建立在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上，具體流程如下：

步驟1：采集并對突發(fā)事件歷史數(shù)據(jù);

步驟2：對于確實的狀態(tài)值進行處理，歸一并離散化采集的到的實驗數(shù)據(jù);

步驟3：將預(yù)測的情景進行離散化，并根據(jù)情景間的先序后序關(guān)系建立拓撲結(jié)構(gòu);

步驟4：設(shè)定情景中的知識元素及相關(guān)參數(shù);

步驟5：根據(jù)情景數(shù)據(jù)變化狀態(tài)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù);

步驟6：構(gòu)建動態(tài)情景演化關(guān)系模型;

步驟7：利用狀態(tài)數(shù)據(jù)的變化不斷修正模型的狀態(tài)參數(shù)值;

步驟8：最終在測試集上來記錄和分析情景演化的規(guī)律，并對相應(yīng)的決策變化過程進行記錄。

四、結(jié)束語

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為有效的機器監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，更加適用于大規(guī)模的數(shù)據(jù)集的信息挖掘與分析，其對于非線性關(guān)系下處理具備時空特性的情景復(fù)雜的演化關(guān)系具有非常好的性能優(yōu)勢，因此，本文對在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)突發(fā)事件情景演化模型，并對其演化流程進行了分析，利用動態(tài)情景演化輔助決策優(yōu)勢，可以對突發(fā)重大公共衛(wèi)生事件的預(yù)測，通過建立和推演整個事件發(fā)生過程的不確定因素，從而為快速的響應(yīng)和科學(xué)的決策提供理論的支撐。

參考文獻：

【1】習(xí)近平. 在統(tǒng)籌推進新冠肺炎疫情防控和經(jīng)濟社會發(fā)展工作部署會議上的講話[EB/OL].（2020-02-14） [2020-02-24]. http：//hn.people.com.cn/n2/2020/0224/

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