群体性突发事件风险评价及预警

1群体性突发事件风险评价及预警摘要本文针对群体性突发事件的风险评价指标体系，建立适当的数学模型来求出该地区所处的风险等级与预警等级数据的处理：考虑到数据的合理性与真实性，将二级评价指标的判断矩阵表全打1的专家剔除。对于处理后的各级指标判断矩阵，将参与问卷调查的剩下的专家的打分，去掉一个最高分和一个最低分，再求平均后的数据作为矩阵的右上角对应位置的调查数据。对于问题一：首先，根据问卷调查表（二）求出各个四级评价指标对于引发群体性突发事件的风险等级的隶属度矩阵；再运用模糊层次分析法求出二级、三级、四级评价指标的权向量；然后，通过打出的各个风险等级的调查者人数所占调查总人数，求出四级指标的评判矩阵；接着，运用多层次模糊综合评判法，求出各个风险等级所占权重；最后运用最大隶属度法求出该地区风险等级为III（较高风险），对应区域为警戒区域。对于问题二：考虑到该题目所给各级评判指标较多，我们采用因子分析法提取主因子进行预警等级研究并求出该题中该地区的预警等级。首先我们先计算KMO统计量并进行巴特利特（Bartlett）球形度检验，其KMO值为0.513大于0.5，适合采用因子分析法；然后我们对8个二级指标进行因子分析得出生存系统指标、经济系统指标、政治系统指标为主因子；接着我们利用数据找出3个主因子与其对应的各级指标之间的关系得出预警评价综合公式并根据预警综合评价值F进行预警等级的划分；最后我们利用205名群众对于四级指标的打分情况对该地区的预警等级进行判断，计算该地区F值为0.4820，突发事件预警等级为黄色预警等级。对于问题三：对于问题一的改进，经求解得出各级指标的权向量各个权重基本相等。由此，可以把风险等级与一级评价指标的关系近似看成与四级评价指标的关系。问卷调查表（二）是众多调查者对各个四级指标的风险等级的评价，可以用灰色关联度求出相关度，结果与问题一结果一致，则模型可用。最大隶属度舍弃了评价结果大部分信息该原则对事物等级的判断就容易产生歪曲，可以采用贴进度的择进原则。四舍五入的数据，有点理想化，利用熵权修正指标权重系数矩阵。对于问题二的改进：将其偏差平方和看作主要由随机误差引起，这样一来,原先对因子所做的检验就不可靠,这样按照给定的显著性水平,依次排定因子的重要性次序;对那些检验不显著的因子并不是置之不理,而是适当确定一个状态再按照重要性次序，一般来说,此时计算出因子误差平方和所得结论比较客观。本文运用MATLAB、EXCEL、SPSS等软件，对各个层次各个指标进行了全面多层次的分析，思路清晰，分析全面。关键词：模糊综合评价法因子分析灰色关联度贴进度的择进原则熵权法21问题重述1.1背景知识目前我国正处于全面建成小康社会的关键时期和深化改革开放、加快转变经济发展方式的攻坚阶段，各种社会矛盾和问题集中凸显，影响社会稳定的不和谐因素大量产生，面临的社会风险日益增多，社会安全事件时有发生。而且现阶段发生的群体性突发事件已越来越呈现出一些新趋势，如事件发生的数量有所增多、规模有所扩大、参与人数有所增多、人员构成越来越复杂、组织性有所增强、行为方式趋于激烈、暴力程度大大加剧，还呈现出超利益性、长期性和反复性等发展趋势。因此，我们迫切需要正确地认识和分析群体性突发事件的概念、特点、发展趋势、风险类别、风险等级、预警等级，主动做好风险评价及风险预警，及时化解和妥善处理各种群体性突发事件，对于缓解社会矛盾，维护社会和谐稳定，推进经济发展和社会进步具有非常重要的意义。1.2相关数据1．专家群体中23人对于二级指标的打分情况表；2．专家群体中23人对于三级指标的打分情况表；3．专家群体中23人对于四级指标的打分情况表；4．普通群体调查者对于四级指标的打勾情况表。1.3要解决的问题1．问题一：建立数学模型研究该地区群体性突发事件发生的风险等级。2．问题二：根据该地区群体性突发事件发生的风险等级给出其预警等级的数学模型并求出预警等级。3．问题三：我们对上述群体性突发事件风险评价及预警系统提出了模型的改进并给出了建议。2问题分析2.1初步分析对群体性突发事件的风险评价与风险预警属于社会稳定的研究范畴，因此建立群体性事件的风险评价与预警指标体系，必须研究群体性突发事件的风险评价与风险预警系统的逻辑结构，通过对社会稳定相关理论的研究和现实生活中导致群体性突发事件发生的主要因素和次要因素的分析。2.2问题一分析本题求该地区群体性突发事件发生的等级，由附件1的群体性突发事件风险评价指标系层次结构图与群体性突发事件风险评价指标系基本框架，很容易可以想到采用模糊综合评价法。本体可以先运用模糊层次分析法计算权重，再运用模糊综合评判法对群体性突发事件的各个方面进行评估，可以全面考虑各个因素的影响，并最终求出该地区的风险等级。32.3问题二的分析题目要求我们根据该地区群体性突发事件发生的风险等级给出其预警等级的数学模型并求出预警等级，通过对预警等级的研究可以及时化解可能出现的各种群体性突发事件。附件中给出了多个各等级的风险评判指标，风险评判指标较多且关于风险评判指标的数据量巨大，直接利用十分困难，且每层之间相互联系。由于以上原因，我们建立因子分析法数学模型，找出对预警等级影响较大的指标对问题进行简化，和问题一所得结果进行联系，进而得出预警等级。再根据对数据的整理分析，求得该地区的群体性突发事件的预警等级。2.4问题三的分析对一、二问所建立的模型进行改进，通过对突发事件风险评价及预警系统进行改进可以使模型更加精确，结果更加合理。针对问题一：中我们采用模糊层次分析法模型，仍有不足之处。经求解得出各级指标的权向量各个权重基本相等。由此，可以把风险等级与一级评价指标的关系近似看成与四级评价指标的关系。因此我们利用灰色关联度进行对问卷调查表（二）进行检验，最后得出结论和问题一模型结果一致，通过检验。最大隶属度舍弃了评价结果大部分信息该原则对事物等级的判断就容易产生歪曲，可以采用贴进度的择进原则。四舍五入的数据，有点理想化，利用熵权修正指标权重系数矩阵。针对问题二：问题二中我们利用的是因子分析法模型。实际上对分析因子作用的“因子贡献率”进行研究，发现“纯因子离差平方和”为负值其实是统计量随机取值的必然结果。这时应该将不显著的因子平方和并入随机误差平方和,重新进行计算因子贡献率，再按照重要性次序,依次确定各因子的水平,对那些检验不显著的因子并不是置之不理,而是适当确定一个状态再按照重要性次序，便可得到一个理论上的最佳配合，此时计算出因子误差平方和所得结论比较客观。3模型的假设1．假设所有专家、群众的评分都是客观、公平公正的；2．假设群体性突发事件发生风险情况只与风险评价指标有关；3．假设所有专家、群众评分均独立完成，不互相影响；4．假设所抽取的普通群体分散分布在该地区，而不是集中在某一小范围。4变量说明符号表示相应说明v综合评判评语集iv风险等级iu表示第一层因素iju表示第二层因素ijku表示第三层因素4ia表示iu所对应的权重集合ijka表示第i层因素集第j个因素所对应的权重ijR模糊评判矩阵ijt优先关系矩阵中的各个元素ijf模糊一致阵中的各项元素0w权向量B模糊综合评判集合mb各个风险等级的权重iB二级风险评判指标XiC三级风险评判指标iD四级级风险评判指标F预警综合评价值A为因子载荷矩阵ijb为因子载荷iF公共因子ix原有变量2iH因子载荷矩阵A中的第i行元素的平方和，1y~mym个潜在因子为特殊因子X矩阵形式5模型的建立与求解5.1问题一：多层次模糊综合评判法模型5.1.1数据的预处理对于二级评价指标判断矩阵表，我们发现21号专家打分全为1，考虑到数据的合理性与真实性，我们选择删除此专家所打分数。对于处理后的指标二级指标判断表，将参与问卷调查的剩下的专家的打分，去掉一个最高分和一个最低分，再求平均后的数据作为矩阵的右上角对应位置的调查数据。三级指标判断表与四级指标判断表也用同等方式求出矩阵的右上角对应位置的调查数据（见附录1）。5.1.2多层次模糊综合评判法模型建立根据群体性突发事风险评价对象的复杂程度和因素集的层次复杂程度，这里采用多层次模糊综合评判法。多层次模糊综合评判法就是几个单层次模糊估算的综合。先用模糊层次分析法求出权重，再进行多层次模糊综合评判计算。5所谓多层次是指因素集多层次，多因素结构图如下：图1多因素结构图（一）模糊层次分析法第一步：构建优先关系矩阵对于二级指标判断矩阵：其中当因素iU比因素jU重要时，ijt=1；当因素iU与因素jU同样重要时，ijt=0.5；当因素iU不如因素jU同样重要时，ijt=0。但是我们发现矩阵右上方的值都在4到7之间，根据规则表，为了计算方便，将其理想化。将数值四舍五入后，大于5时，ijt记作1；等于5时，ijt记作0.5；小于5时，ijt记作0。得出优先关系矩阵为：0.511110.510.500.511110.51000.5111110000.50.50.50.510000.50.50.50.50.50.5000.50.50.50.50.500.500.50.50.50.510.500000.500.5M第二步：构造模糊一致阵令1niikktt（其中n表示因素个数），实施如下变换：0.52ijijttfn得到模糊一致阵6第三步：对模糊一致阵进行单排序1(1,2,,)iinijssins，其中11()nniijjst，再求出权重012(,,,)nwsss,（其中n表示因素个数）求出结果为x1=0.16710.15890.15080.10970.10140.10970.11800.0845即100.16710.15890.15080.10970.10140.10970.11800.0845Aw相应的，用同等方式求出各级指标的权重集。权重集也分为几个层次，第一层因素集12,,,nuuu，所对应的权重集为112,,,nAaaa，第i层因素集第j个因素所对应的权重集为2,,,ijijkijijkAaaa等等，依次类推。（二）模糊综合评价法对于问卷调查（二）建立综合评判评语集：12345vvvvvv，其中(1,2,,)lvlm，分别代表风险等级为V（无风险）、IV(低风险)、III（较高风险）、II（高风险）、I（极高风险）。4jmnr是认为kijU属于mv（m=1,2，…，5）等级的人数，除以被调查的总人数。4jmnr是一种隶属度，含义为全体被调查者认为因素kijU属于mv风险等级程度。求4jR的具体表达式如下：41141241421422424414241,2,,801,2,,5jjjnjjjnjjmjmjmnmnrrrrrrRrrr7其中44541jmnjmnjmnnvrv，4jmnv表示有4jmnv个调查者在四级评价指标序号为m，风险等级为nv上打勾。由于多层次模糊估算[1]就是单层次模糊估算的综合，所以估算先从最低层的影响因素开始，每一层的估算结果同时也是其上一层的估算依据，算式模型可以表示为3131213232212111222212222cARAARARBARAARAAR模型中1A为第一层次影响因素的权重集，21A为第一层次影响因素1u的权重集；21R为影响1u的所有因素在估算集V上的隶属度矩阵，22R为影响2u的所有因素在估算集V上的隶属度矩阵。低层次估算结论作为高层次估算的数据输入，逐层由低向高估算，最终得到总的估算结论12,,,mBbbb。（matlab程序见附录2）运行结果如下：xx=0.05440.29960.37870.19430.0730即B={0.05440.29960.37870.19430.0730}，分别对应风险等级为无风险、低风险、较高风险、高风险、极高风险。根据最大隶属度法，以maxjb所对