基于隨機(jī)森林算法的水利工程征遷移民經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償模型

溫 旋

(江蘇省工程勘測(cè)研究院有限責(zé)任公司，江蘇 揚(yáng)州 225002)

水利工程作為重要的民生類工程，是影響社會(huì)發(fā)展和人們生活質(zhì)量的重要項(xiàng)目之一，其中，由于水利工程施工帶來的移民安置更是與廣大群眾的生活利益密切相關(guān)的問題之一[1]，其不僅有著巨大的社會(huì)影響力，同時(shí)也是關(guān)系到工程項(xiàng)目推進(jìn)的重要因素。在此基礎(chǔ)上，對(duì)當(dāng)前的水利工程建設(shè)征地移民安置工作開展情況進(jìn)行深入研究和分析可以發(fā)現(xiàn)[2]，在高標(biāo)準(zhǔn)高要求下，征遷移民安置規(guī)劃已經(jīng)在一定程度上達(dá)到了嚴(yán)格高效的水平，并且為整個(gè)水利工程建設(shè)項(xiàng)目的順利實(shí)施提供了可靠的基礎(chǔ)和保障[3]。在對(duì)水利水電工程的移民進(jìn)行經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償時(shí)，保障社會(huì)的長(zhǎng)期穩(wěn)定發(fā)展，以及征地區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展是核心目標(biāo)[4]。以此為基礎(chǔ)，在對(duì)具體的水利工程征遷移民經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償進(jìn)行分析計(jì)算過程中，結(jié)合前期的實(shí)物的調(diào)查結(jié)果，以及移民者的身份信息、家庭人口信息等[5]，作出合理的規(guī)劃是十分必要的。除此之外需要注意的是，安置區(qū)的資源現(xiàn)況以及環(huán)境情況也在一定程度上影響著經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償量[6]。結(jié)合上述的分析可以看出，水利工程征遷移民經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償?shù)姆治龊陀?jì)算是一個(gè)涉及因素較多的系統(tǒng)化工作內(nèi)容[7]。

為此，本文提出基于隨機(jī)森林算法的水利工程征遷移民經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償模型設(shè)計(jì)研究，利用隨機(jī)森林算法在數(shù)據(jù)分析階段的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)水利工程征遷移民經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償因素的綜合計(jì)算，以此保障最終構(gòu)建經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償模型能夠最大限度實(shí)現(xiàn)對(duì)水利工程征遷移民補(bǔ)償量的合理計(jì)算。

1 水利工程征遷移民經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償模型設(shè)計(jì)

1.1 水利工程征遷移民損失構(gòu)成分析

要實(shí)現(xiàn)對(duì)水利工程征遷移民經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償模型的合理構(gòu)建，首先需要對(duì)水利工程征遷移民損失進(jìn)行全面分析[8]，為此，本文分別從有形損失和無形損失的角度，對(duì)其展開研究，為后續(xù)的模型構(gòu)建提供可靠的基礎(chǔ)。

首先，對(duì)于水利工程征遷移民的有形損失而言，本文將其劃分為以下幾類，分別為房屋損失、附尾建筑物損失、土地?fù)p失、青苗和林木損失、農(nóng)業(yè)副業(yè)設(shè)施以及特色實(shí)物損失6類。其中，按照房屋的結(jié)構(gòu)對(duì)其進(jìn)行劃分，其可以分為鋼筋混凝土結(jié)構(gòu)房屋、磚混結(jié)構(gòu)房屋、木結(jié)構(gòu)房屋、磚木結(jié)構(gòu)房屋、土木結(jié)構(gòu)房屋、窯洞類型房屋，以及其他結(jié)構(gòu)房屋。其次就是對(duì)附尾建筑物損失的量化分析，對(duì)應(yīng)的類型劃分結(jié)果包括圍墻、門樓、糞池、曬坪以及墳?zāi)梗煌恋負(fù)p失量化分析階段的按照畝產(chǎn)值進(jìn)行劃分，對(duì)應(yīng)的等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)見表1。

表1 土地等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)

按照表1所示的方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)土地的劃分。在青苗和林木損失分析階段，直接按照已有的樹齡計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)對(duì)樹木類型的劃分；對(duì)農(nóng)業(yè)副業(yè)設(shè)施進(jìn)行分析時(shí)，具體的種類劃分結(jié)果包括石灰窯、小煤窯、采石場(chǎng)、小鐵礦、小紙廠、榨油坊以及精養(yǎng)魚場(chǎng)；最后就是對(duì)特色實(shí)物損失的分析，對(duì)應(yīng)的類型主要包括特色野生物產(chǎn)損失、特色宗教設(shè)施損失、以及特色民居損失3種。

其次，對(duì)于水利工程征遷移民的無形損失而言，本文將其劃分為4大類，分別為特色經(jīng)濟(jì)損失、政治損失、身心健康損失以及非物質(zhì)文化損失。對(duì)上述損失的構(gòu)成進(jìn)行細(xì)化，具體見表2。

按照這樣的方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)水利工程征遷移民無形損失構(gòu)成情況的細(xì)化分析。

結(jié)合上述，分別從有形損失和無形損失的角度全面明確水利工程征遷移民帶來的損失，為后續(xù)經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償模型的構(gòu)建提供保障。

1.2 基于隨機(jī)森林的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償模型構(gòu)建

在構(gòu)建具體的水利工程征遷移民經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償模型時(shí)，考慮到不同類型的損失補(bǔ)償單價(jià)是不同的。其中，房屋損失的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償量可以表示為

C(h)=∑c(hi)×si

(1)

式中，C(h)—房屋損失的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償量結(jié)果；c(hi)—i類型房屋的補(bǔ)償單價(jià)；si—水利工程征遷范圍內(nèi)i類型房屋的總面積。

在此基礎(chǔ)上，其余損失具體的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償量計(jì)算公式與式(1)一致，均按照具體類型的損失量×類型損失補(bǔ)償單價(jià)的方式進(jìn)行。對(duì)應(yīng)整體水利工程征遷移民經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償模型構(gòu)建階段，本文引入了隨機(jī)森林算法，將任意類型的損失作為分叉樹，在多分支下，得到的模型可以表示為

C=C(x)+C(y)=∑C(xi)+∑C(yi)

=∑∑c(xi)+∑∑c(yi)

(2)

式中，C—水利工程征遷移民經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償模型；C(x)、C(y)—有形損失的補(bǔ)償量和無形損失的補(bǔ)償量，也就是隨機(jī)森林算法的一級(jí)分叉；C(xi)、C(yi)—各類有形損失和無形損失的補(bǔ)償量，也就是隨機(jī)森林算法的二級(jí)分叉；c(xi)、c(yi)—各類有形損失和無形損失具體構(gòu)成的補(bǔ)償量，也就是隨機(jī)森林算法的三級(jí)分叉。

由此，完成對(duì)水利工程征遷移民經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償模型的構(gòu)建。

2 應(yīng)用測(cè)試

2.1 基礎(chǔ)信息

本文以某水利工程的征地移民安置問題為基礎(chǔ)開展了對(duì)比測(cè)試，其中，涉及移民總?cè)藬?shù)為14025人，包括12300名農(nóng)業(yè)安置居民，以及1725名第三產(chǎn)業(yè)安置居民。在移民安置人員的經(jīng)濟(jì)收入分布統(tǒng)計(jì)階段，本文以該地區(qū)農(nóng)村家庭的平均數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，得到的人均收支結(jié)構(gòu)分布情況見表3。

表3 水利工程征地移民安置區(qū)域人均收支結(jié)構(gòu)分布情況統(tǒng)計(jì)表

結(jié)合表3的統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出，測(cè)試水利工程征地移民安置工作中，涉及安置居民的人均全年總收入為53260.45元，其中，勞動(dòng)者報(bào)酬收入和家庭經(jīng)營(yíng)收入(基本收入)的占比達(dá)到了94.75%。人均全年總支出為40126.80元，最主要的支出構(gòu)成為生活消費(fèi)支出總額，對(duì)應(yīng)的占比為62.08%。在此基礎(chǔ)上，對(duì)水利工程區(qū)域近5年的消費(fèi)價(jià)格指數(shù)變化情況進(jìn)行分析，具體的平均增長(zhǎng)率為2.12%。除此之外，對(duì)水利工程的具體征地情況進(jìn)行分析，得到的數(shù)據(jù)結(jié)果見表4。

結(jié)合上述所示的數(shù)據(jù)，分別采用本文設(shè)計(jì)的模型以及文獻(xiàn)[7]和文獻(xiàn)[8]提出的征地移民安置補(bǔ)償方法進(jìn)行對(duì)比測(cè)試，分析不同測(cè)試方法輸出經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償量與實(shí)際值之間的差異。

2.2 測(cè)試結(jié)果與分析

在上述測(cè)試環(huán)境的基礎(chǔ)上，分別統(tǒng)計(jì)了不同方法的測(cè)試結(jié)果與實(shí)際補(bǔ)償量之間的關(guān)系，將二者之間的誤差作為評(píng)價(jià)結(jié)果。對(duì)于移民經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償測(cè)試結(jié)果誤差的分析以，本文以人均補(bǔ)償量為基礎(chǔ)進(jìn)行計(jì)算，得到的數(shù)據(jù)結(jié)果如圖1所示。

結(jié)合圖1所示的測(cè)試結(jié)果可以看出，在3組不同測(cè)試結(jié)果中，對(duì)于水利工程征遷移民經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償量計(jì)算結(jié)果的誤差存在較為明顯的差異。其中，文獻(xiàn)[7]方法的移民人均經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償量計(jì)算結(jié)果與實(shí)際補(bǔ)償量之間的差值為162.44元，結(jié)合移民總?cè)藬?shù)對(duì)其進(jìn)行分析，整體誤差達(dá)到了2278221.00元；在文獻(xiàn)[8]方法的測(cè)試結(jié)果中，人均經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償量計(jì)算結(jié)果與實(shí)際補(bǔ)償量之間的差值達(dá)到了200元以上，同樣結(jié)合移民總?cè)藬?shù)對(duì)其進(jìn)行分析，整體誤差為3002191.50元。相比之下，對(duì)本文設(shè)計(jì)補(bǔ)償模型的測(cè)試結(jié)果進(jìn)行分析，對(duì)應(yīng)的人均經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償量計(jì)算結(jié)果誤差僅為76.30元，分別低于文獻(xiàn)[7]方法86.14元，低于文獻(xiàn)[8]方法137.76元。從整體角度進(jìn)行分析，本文設(shè)計(jì)補(bǔ)償模型的誤差為1070107.5元，分別低于文獻(xiàn)[7]方法1208113.50元，低于文獻(xiàn)[8]方法1932084.0元。綜合上述的測(cè)試結(jié)果可以看出，本文設(shè)計(jì)的基于隨機(jī)森林算法的水利工程征遷移民經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償模型可以實(shí)現(xiàn)對(duì)水利工程征遷移民經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償量的有效計(jì)算，對(duì)于相關(guān)征遷移民安置方案的設(shè)計(jì)具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

3 結(jié)語

在征遷移民經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償階段，由于對(duì)各類損失的分析精度較低，導(dǎo)致補(bǔ)償量的計(jì)算結(jié)果存在較大誤差，本文提出基于隨機(jī)森林算法的水利工程征遷移民經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償模型設(shè)計(jì)研究。結(jié)合不同水利工程征遷移民經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償量影響因素對(duì)于經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償量的具體影響程度，利用隨機(jī)森林算法構(gòu)建了具體的模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)具體補(bǔ)償量的準(zhǔn)確計(jì)算，對(duì)于實(shí)際的水利工程征遷移民安置問題而言，具有良好的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。由于本次測(cè)試僅以某水利工程為研究對(duì)象，在后續(xù)研究中，將繼續(xù)增加研究范圍，希望能夠?yàn)樽畲笙薅绕胶馑こ陶鬟w移民階段各方的經(jīng)濟(jì)利益，保障相關(guān)工程項(xiàng)目的順利推進(jìn)。