基于ResNet算法的水庫移民安置效果評價

段云飛

(江蘇省工程勘測研究院有限責任公司，江蘇 揚州 225002)

水庫移民工作是指由于地方水利工程或水庫建設工程的興起，從而形成的有組織、有計劃、大規模的人口遷移與社區重建活動。水庫工程的移民工作是一項系統的工作，移民安置規劃包含的內容較多[1]，相比其他類型的移民工作，水庫移民具有涉及人口數量大、覆蓋范圍廣、影響程度高等特點。當居住在水庫位置的居民發生遷移活動后，原有的社區組織將發生離散，部分公共群體將面臨失去房屋住所、失去土地等風險。在此項工作中，科學地編制水庫移民安置方案，根據居民生活需求，制定安置后居民生產與生活計劃，不僅可以降低水庫移民過程中的多種風險，還可以使遷移的居民群體快速恢復其原有生活。目前，地方政府與安置單位已加大了對此項工作的投入，認知了水庫移民安置保障工作的重要性，并成立了專門的組織機構進行安置工作中遺留問題與遺留風險的識別。但在深入此項工作的研究中發現，大部分工作單位在完成對水庫移民安置工作后，沒有進行工作效果的追蹤，即沒有在后續的工作中進行安置效果的評價，導致部分與民生相關的工作未能得到妥善、合理地解決[2]。而移民安置又是一個與社會發展息息相關的話題，此項工作不僅涉及居民群體個人的利益，還涉及安置區域經濟的穩定發展，因此，可以認為落實此項工作是實現助力和諧社會建設的關鍵，能夠為水庫移民后期工作提供及時有效的信息，順利完成后期扶持工作[3]。為避免水庫移民安置工作的實施無法達到預期效果，準確的對水庫移民安置效果進行評價，本文將在此次研究中引進ResNet算法，設計一種針對水庫移民安置效果的全新評價方法，通過此種方式，為移民群體的未來生活提供保障。

1 設計水庫移民安置效果評價指標

為實現對水庫移民安置效果的綜合評估，掌握安置后居民對遷移生存地區的滿意度，應在設計評價方法前，設計水庫移民安置效果評價指標。建立指標體系時，應遵循系統性原則，保證所選的指標具有覆蓋全面化與完整化的優勢，同時，遵循層次性與定量化原則，保證指標的真實性與可利用性。在選擇評價指標時，需要綜合權衡水庫地區居民在移民安置前后其個人生活水平的變化[4]。根據相關工作的需求，設計水庫移民安置效果評價指標體系，相關內容見表1。

根據上述內容，建立水庫移民安置效果評價指標體系，結合實際情況，進行指標體系的填充與優化。

2 基于ResNet算法的安置效果評價模型構建與訓練

引進ResNet算法，構建水庫移民安置效果評價模型[5]。為解決由于評價數據過多導致的模型梯度爆炸，將利用ResNet算法，進行殘差網絡的深度優化[6]。即前端若干層網絡數據的輸入會在一定程度上導致網絡評價出現冗余，因此，在評價時，可基于ResNet算法中的VGG19網絡，進行網絡深度的優化，此過程如下計算公式所示。

表1 水庫移民安置效果評價指標體系

(1)

式中，x—VGG19網絡深度優化；f—數據輸入層；k—數據空間維度；b—數據梯度；l—數據鏈路長度；j—一級指標；i—二級指標；M—網絡結構層數。根據此次評價需求，設定網絡結構層為M，此時M由一個全連接層與M-1個卷積層構成[7]。在卷積層中存在一個BLOCK代表維度不變的殘差塊，在此種條件下，可以通過對輸入維度與輸出維度的同步處理，深化網絡結構。將此過程作為評價模型構建過程，如下計算公式所示。

(2)

式中，T—水庫移民安置效果評價模型；ω—殘差塊；K—殘差塊梯度；s表示為卷積層；m表示為同步處理時序。將設計的評價指標在VGG19網絡的輸入層錄入，指標與評價參數將在零填充模塊輸入[8]。與此同時，VGG19網絡開始訓練，在第一個階段中，網絡卷積層將進行輸入數據的批正則化處理，處理過程中，調用激活函數，在最大池化層進行數據操作。計算公式如下。

(3)

式中，S—水庫移民安置效果評價模型；n—批正則化處理；r—激活函數；k—激活維度。完成上述處理后，模型訓練進入第二個階段，此時需要在模型中添加不同維度的殘差塊與兩個不改變維度的殘差塊，持續增加殘差塊的維度[9]。當增加到最大維度后，評價數據將被錄入扁平層，在完成對不同模塊的全連接處理后，實現對數據的輸出。通過此種方式，實現基于ResNet算法的安置效果評價模型構建與訓練。

3 構建目標評價矩陣與綜合評價結果量化

假設水庫移民安置區域的數量為p個，則安置區域可以表示為P={P1，P2，…PP}，根據安置區域數量，設定按照區域的目標評價矩陣數量為Q，將相關數據錄入專家決策系統，在系統中進行評價目標的設定，此時目標層權值向量可以表示用下述公式進行計算。

(4)

式中，γ—目標層權值向量；u—相對重要程度；α—專家系統決策結果。在此基礎上，根據一級指標的權重值，建立層次化決策函數，進行二級評價指標權重的決策[10]。以此為依據，采用線性隸屬度函數，建立目標評價矩陣。表達式如下。

(5)

式中，A—目標評價矩陣；a—指標上限取值；b—指標下限取值；c—指標實際取值；d—指標期望值。將評價指標及其對應的參數與目標評價矩陣進行對接，按照計算公式(6)，進行水庫移民安置效果的綜合評價。

B=U·BQ

(6)

式中，B—水庫移民安置效果綜合評價結果；U—分項指標評價結果。對公式(6)的計算結果進行量化，量化標準與水庫移民安置效果評價等級見表2。

將上述計算公式(6)的計算結果，與表2中的量化取值進行對照，通過此種方式，掌握水庫移民安置后的效果，以此種方式，完成基于ResNet算法的水庫移民安置效果評價。

表2 水庫移民安置效果評價等級與量化標準

4 實例應用分析

為檢驗基于ResNet算法的水庫移民安置效果評價方法是否能在實際應用中發揮預期的效果，本文將以某水利工程建設項目所在地為例，展開應用測試。

實驗前，與水利工程施工方進行交涉，明確該地區為了興建水利工程項目，需要占用部分居民生活用地與居住用地。地方政府不得不采取措施進行水庫的移民與群體安置處理，根據相關工作實際需求，明確此部分群體的移民安置區域共由D1～D6構成，對D1～D6區域的基本情況進行勘查，得到如下表3所示的安置區基本概況。

表3 水庫移民安置區域基本概況

完成對水庫移民安置區域基本概況的分析后，使用本文設計的評價方法，進行D1～D6安置效果的評價。評價過程中，先設計水庫移民安置效果評價指標，設計指標時，應遵循代表性、全面性、可量化性等原則，選擇有價值、可用的評價指標。在此基礎上，引進ResNet算法，建立水庫移民安置效果評價模型，對模型進行反復訓練。根據不同評價指標的權重與可操作性，建立目標評價矩陣，通過此種方式，得到綜合評價結果。按照提出的步驟，對D1～D6安置區域進行綜合評估，確定不同評估矩陣的子指標的權值與隸屬度，根據隸屬值進行D1～D6安置區安置效果的分析。

分析過程中，參照上文第三章內容中的評價結果量化標準，進行D1～D6安置區安置效果的量化，量化結果如圖1所示。

圖1 D1～D6安置區安置效果評估結果量化

對D1～D6安置區安置效果評估結果量化值按照大小進行排序，得到D5>D2>D3>D1>D6>D4，即D5安置區的安置效果最佳，D4安置區的安置效果最差。參照上述表2中內容可知，D5安置區的經濟水平已經達到了城鎮水平，社區風俗與其原有地區的風俗完全一致，生活設施與建設水平基本完善，D4安置區的經濟水平最差，其發展仍處于農村水平，加之供暖方式較為落后，使其得到了最低評分。

通過上述分析可知，本文方法對不同安置區安置效果的評估，與安置區實際條件較為適配。因此，可以得出結論：本文設計的基于ResNet算法的水庫移民安置效果評價方法，在實際應用中可以實現對安置效果的精準評價，通過此種方式，為居民提供一個與其需求適配的安置環境。

5 結語

為保障移民安置后的群體生活環境與其個人需求具有較高的適配度，實現對群體生活與生產水平的提升，本文設計了基于ResNet算法的水庫移民安置效果評價方法，并將該方法應用至某水利工程建設項目中，通過實際應用證明了本文設計評價方法可以實現對安置效果的精準評價，可以為居民提供滿足實際需求的安置環境。但是由于時間的限制，本文設計的評價方法注重安置區是否滿足居民需求，沒有更加直觀的體現不同安置政策處的實施效果，今后將完善本文設計的評價方法，以期為移民工程的規劃提供更加科學的技術基礎。