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基于BP神经网络的智慧城市发展水平评价研究.pdf
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1、 收稿日期:2 0 2 2-1 0-2 6作者简介:王锐(1 9 9 6),男,江苏宿迁人,硕士研究生,研究方向:科技创新、区域经济、城市发展。王婷(1 9 9 9),女,江西赣州人,硕士研究生,研究方向:国际金融。基于B P神经网络的智慧城市发展水平评价研究王 锐,王 婷(华北理工大学 经济学院,河北 唐山 0 6 3 2 1 0)摘 要:文章利用熵权法测度出1 8个智慧城市发展水平的期望值,通过建立B P神经网络模型,选择其中1 6个智慧城市作为训练样本,将剩下两个智慧城市作为检测样本,检验训练B P神经网络的误差度。结果表明:以基础设施、经济、民生、政府、环境及创构建指标体系,训练出的B
2、 P神经网络模型能够有效预测相应智慧城市的发展水平,1 8个智慧城市中除一线城市外,其他各智慧城市整体发展水平需要提升。关键词:智慧城市;熵权法;B P神经网络;发展水平 中图分类号:F 4 9F 2 9 9.2 文献标识码:A 文章编号:1 0 0 76 9 2 1(2 0 2 3)1 40 0 3 20 5 改革开放以来,随着中国新型城市建设速度的不断加快,大量人口向城市迁移,人口空间分布已经发生了集聚性的改变。根据2 0 2 0年农民工监测调查报告 显示,全国进城务工人员达2 8 5 6 0万人,随着城市人口的增加,各种问题也随之而来,环境污染、生态恶化、交通拥堵、就业矛盾、人均医疗资源
3、匮乏以及公共服务不足等“城市病”都在考验着城市的规划者与建设者。因此,城市的规划建设变得越来越重要,既要保证城市经济发展求稳向好,又要保障城市内群众的资源、环境、公共服务等公平化。智慧城市作为当今城市可持续发展的高级形态,是谋划城市整体发展布局,促进科学技术发展,创造更多就业岗位,改善城市生态环境的有效方案。智慧城市是指在城市规划、设计、建设、管理与运营等领域中,通过物联网、云计算、大数据、空间地理信息集成等智能计算技术的应用,使得城市管理、教育、医疗、房地产、交通运输、公用事业和公众安全等城市组成的关键基础设施组件和服务更互联、高效和智能,从而为市民提供更美好的生活和工作服务、为企业创造更有
4、利的商业发展环境、为政府赋能更高效的运营与管理机制。智慧城市的发展一方面是通过万物互联的物联网络实现智慧管理与运营,即在高速、完善的网络设施下,以新的信息技术将整个城市的公共服务、生态环境、经济管理等信息纳入一个或几个智慧终端中,推动智慧城市在技术创新层面的突破;另一方面是将创新知识融入城市的文化的推广中,技术创新层面的进步带来了知识流动隔阂的消除,各类社会主体与经济组织之间界限开始模糊,技术知识交流与分享变得频繁,由此带动了社会的产业链结构、政府的管理方式和整个城市以生产为主要目标向服务为主要目标的转变。1 文献综述城市化进程的加快伴随着智能技术的兴起,“智慧”一词也成为热门话题,并在各个领
5、域中进行实践和应用,I BM公司在2 0 0 8年便提出“智慧城市”的概念,利用雄厚的资金、先行技术的沉淀,推动“智慧城市”相关概念、技术、评价研究的兴起1;T r e n c h e r G2利用二分法作为分析框架,考察了日本福岛的会津若松智慧城市如何构建和实施智慧城市作为应对内生社会挑战的工具。调查结果揭示了利用数据和I C T满足居民需求、改善生计和广泛分享智慧城市利益的无数新方法;S h a m s u z z o h a A等3通过对赫尔辛基、新加坡和伦敦的参与智慧城市战略的比较,利用归纳推理产生关于智慧城市的形式、有效性和未来的论点和结论,研究表明,当前对智慧城市的研究并没有完全解
6、决智慧城市目标的复杂性、冲突性和相互依赖性;B r a g a I F B等4基于多准则决策分析(MC D A)原则,通过利用决策试验和评价试验法(D EMAT E L)方法,开发了一个多准则模型,结果得到了专家组和葡萄牙埃武拉市议会内负责交通232 0 2 3年7月内 蒙 古 科 技 与 经 济J u l y 2 0 2 3第1 4期 总第5 2 8期I n n e r M o n g o l i a S c i e n c e T e c h n o l o g y&E c o n o m yN o.1 4 T o t a l N o.5 2 8和市政项目的市议员的验证,所提出的评估系统可
7、以用作促进智慧城市协作决策过程的工具;M a s i k G等5的研究确定了波兰大城市在可持续发展方面的优先领域,以及社会基础设施和人力资本对发展目标的影响程度,研究结果表明,在参与式治理、提供服务数字化、解决社会需求以及将可持续发展议程与更广泛的城市发展目标联系起来等方面已经发生了制度变革。国内主要通过建立计量分析模型研究各智慧城市发展水平,如:田秀林等6通过建立多时点双重差分模型、中介效应检验模型、面板分位数模型考察了智慧城市建设对城市创新产出的作用机理;楚尔鸣等7通过对中国2 0 0 52 0 2 0年2 0 8个地级市的面板数据进行多期D I D实证分析,探索智慧城市建设与市域社会治理
8、能力提升的关系,并提出了拓展智慧城市应用领域、疏通传导渠道、注重因地制宜、强化信息安全等政策建议;李智超等8基于政策话语视角,刻画中国智慧城市建设不同阶段多元主体的话语特征及其结构,分析智慧城市“海外概念政策理念政策实践”的政策话语演化过程发现,智慧城市从概念引入到全国铺开,呈现为“概念导入阶段探索实践阶段全面发展阶段”3个阶段;张节等9对2 0 0 82 0 1 8年中国2 1 2个地级市面板数据,构建双重差分模型,评估智慧城市建设对城市科技创新能力的政策影响效应,并对城市异质性进行拓展分析。通过对国内外的相关文献整理总结可以发现,国外关于智慧城市建设的关注点在于“以人为本”为基础上,建设知
9、识型的创新2.0社会,分析智慧城市中的政策、人力资本、管理模式等对人的主要影响。国内关于智慧城市的研究主要为智慧城市对社会各个方面的影响,如:城市创新、社会治理能力、政策体系、城乡收入差距、资本市场信息效率以及经济高质量发展等,对于评价研究智慧城市发展水平的研究较少,评价研究的主要理论模型多为因子分析、层次分析法以及熵权TO P S I S模型等1 0-1 2。在立足于前人研究的基础之上,总结分析智慧城市中关键的自变量影响因素,以北京市、沈阳市、上海市、杭州市、宁波市、福州市、厦门市、济南市、郑州市、武汉市、广州市、深圳市等1 8个市作为研究对象,建立较为详细的评价分析指标结构体系,通过使用B
10、 P神经网络模型对数据指标进行学习与分析,避免人为确定权重的主观性和模糊性,为测度中国智慧城市的发展水平提供一种思路,为相关领域的研究提供具备直观性的研究方案。2 智慧城市发展水平评价指标与数据根据由发改委、工信部、科技部等八部委印发的 关于促进智慧城市健康发展的指导意见,综合考虑数据可得性、指标体系的科学性、各智慧城市间的可比性,将特色指标与通用指标、定性指标与定量指标相结合,构建了智慧城市发展水平评价指标体系,涵盖基础设施、经济、民生、政府、环境及创新6个方面,如表1所示。表1 智慧城市发展水平指标体系一级指标二级指标单位医院、卫生院数个境内公路总里程k m基础设施建设水平固定宽带接入户数
11、万户移动电话用户数万户邮电业务总量亿元普通高等学校专任教师数人人均地区生产总值元经济发展水平外商投资企业数个第二产业增加值占GD P比重%社会消费品零售总额万元城镇职工基本养老保险参保人数人民生保障水平城镇基本医疗保险参保人数人失业保险参保人数人职工平均工资元在线办理成热度指数%服务方式完备度指数%智慧政府服务水平服务事项覆度指数%办事指南准确度指数%地方财政一般预算内收入万元科学支出万元创新驱动能力专利授权数件研究与试验发展(R&D)人员折合全时当量人/年研究与试验发展(R&D)经费内部支出亿元工业二氧化硫排放量t智慧环境绿化水平生活垃圾无害化处理率%可吸入细颗粒物年平均浓度g/m3建成区绿
12、化覆盖率%以上指标数据选取2 0 2 0年最新相关数据,受疫情影响2 0 2 1年部分城市未更新统计数据。相关数据来源一方面是国家统计年鉴、各市统计年鉴及所在省份统计年鉴、科技统计年鉴、中国城市统计年鉴等相关统计年鉴,部分缺失数据通过历年数据和按比例推算得出;另一方面来源于各省和各市的政府统计公报、中央党校(国家行政学院)电子政务研究中心的2 0 2 1年度省级政府和重点城市一体化政务服务能力调查评估结果 以及复旦大学数字与移动治理实验室的开放数林指数。3 智慧城市发展水平模型3.1 模型概述33王锐,等 基于B P神经网络的智慧城市发展水平评价研究2 0 2 3年第1 4期发展水平评价模型纷
13、繁复杂,相关论文使用的模型主 要 包 括:熵 权TO P S I S模 型、AH P模 型、D E A模型、因子分析模型等,以上模型都各有优劣。智慧城市发展作为一个复杂结构的模型,智慧发展水平作为唯一的因变量并不由一个或多个自变量因素简单加权得出,而是受多种自变量的非线性影响,模型的逻辑关系符合B P神经网络的构建基础。通过利用熵权法得出智慧城市评价得分作为B P神经网络训练样本的期望值,对输入数据进行无量纲化处理后,选取部分数据进行训练,最后用训练完成的神经网络对剩余数据进行计算,将其计算结果与熵权法计算所得结果进行误差分析,以此评价B P神经网络的学习成果。3.2 建立评价模型3.2.1
14、熵权模型熵权法作为一种客观赋权法,是指根据各项指标观测值所提供的信息的大小来确定指标权重,在具体使用过程中,根据各指标的数据的分散程度,利用信息熵计算出各指标的熵权,再根据各指标对熵权进行一定的修正,从而得到较为客观的指标权重。熵权法仅利用原数据进行计算,避免了人为确定各指标权重的主观性,得出智慧城市评价得分较为客观。熵权法模型一般形式如下:假设对n个评价对象的m个指标建立初始矩阵P:P=p1 1p1 2p1np2 1p2 2p2npm1pm2pm n(1)3.2.1.1 原始矩阵标准化。矩阵P进行正负指标的离差标准化的处理,标准化的公式如下:Qi j=pi j-m i n1inpi jm a
15、 x1inpi j-m i n1inpi j,pi j为正向指标m a x1inpi j-pi jm a x1inpi j-m i n1inpi j,pi j为负向指标 (2)经过标准化处理后的矩阵Q为:Q=q1 1q1 2q1mq2 1q2 2q2mqn1qn2qn m(3)式(3)中,qi j为第i个评价对象在第j个指标上的标准值(i=1,2,n;j=1,2,m),0qi j1。3.2.1.2 熵权确定。关于各评价指标熵权的确定,首先计算第j个评价指标下第i个评价对象的特征比重:ri j=pi jni=1pi j(4)其次,计算第j个指标的熵值:ej=kni=1 ri jl n(ri j)
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- 基于 BP 神经网络 智慧 城市 发展 水平 评价 研究
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