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基于层次分析法的智慧城市评价的算法研究

发布时间:2017-08-17 01:00

  本文关键词:基于层次分析法的智慧城市评价的算法研究


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【摘要】:本文基于层次分析法研究智慧城市评价的算法。现今智慧城市已经成为城市发展的必然趋势,各地纷纷建设智慧城市。随着智慧城市的发展,相关企事业单位、科研机构、政府部门出台了一些智慧评价指标体系,对城市建设提供一定的理论支撑,帮助城市管理者把握智慧城市发展的大方向,避免盲目建设,减少资源浪费。但是每个城市的资源、地理环境、人文等存在很大差异,导致已有的智慧城市评价体系不能满足各个城市测评的需求。尤其是中小城市,普遍存在人才缺乏问题,容易跟风大城市,导致城市建设脱离实际。同时适用于中小城市的智慧城市评价系统尚属空白。本文在参阅、研究大量文献基础之上,归纳总结了智慧城市评价指标体系和评价方法的相关理论;调研分析了当前中小城市的智慧城市评价的需求和特点,发掘中小城市的智慧城市评价算法的重要性和迫切性;通过对智慧城市指标的定量分析,优化智慧城市评价的数学模型;以层次分析算法和专家打分算法为基础,优化改进了智慧城市评价算法的混合算法,考虑到专家对中小城市的实际情况的把握度对评分的影响,引入对被测城市的了解度和被测城市的智慧城市发展目标的理解度这两个变量,并对改进后的算法进行了实证研究。通过归纳与演绎相结合、理论与实际相结合、定量描述与数理方法相结合的方法,使得对该项算法研究具有科学性,并提出了适用于中小城市的智慧城市评价的算法,该算法弥补了中小城市的智慧城市评价领域的空白,并以吉林延吉市和湖南长沙县为实例进行算法的实证研究。文章最后进行了系统的设计与实现,作为对相关理论和智慧城市评价算法的整体验证。对中小城市的智慧城市评价算法的研究与实现,能够满足中小城市的自评需求,为中小城市的健康发展提供科学有效的帮助。
【关键词】:智慧度 层次分析法 加权平均 迭代计算
【学位授予单位】:北京工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:F49;F299.27
【目录】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-9
  • 第1章 绪论9-15
  • 1.1 研究背景和意义9-11
  • 1.1.1 研究背景9
  • 1.1.2 研究意义9-11
  • 1.2 国内外研究现状11-13
  • 1.2.1 国外研究现状11
  • 1.2.2 国内研究现状11-13
  • 1.3 论文研究内容13
  • 1.4 论文组织结构13-15
  • 第2章 相关理论和方法15-25
  • 2.1 智慧城市相关理论15-18
  • 2.1.1 智慧城市基本概念15
  • 2.1.2 智慧城市发展阶段15-16
  • 2.1.3 智慧城市评价指标体系建设原则16-17
  • 2.1.4 智慧城市评价指标体系17-18
  • 2.2 智慧城市评价相关方法18-24
  • 2.2.1 层次分析法18-19
  • 2.2.2 模糊综合评价法19-21
  • 2.2.3 德尔菲法21-22
  • 2.2.4 熵值法22-23
  • 2.2.5 聚类分析法23
  • 2.2.6 专家评分法23-24
  • 2.3 本章小结24-25
  • 第3章 智慧城市评价模型和算法研究25-41
  • 3.1 智慧城市评价模型研究25-30
  • 3.1.1 智慧城市评价模型25-26
  • 3.1.2 智慧城市评价模型优化26-30
  • 3.2 智慧城市评价的算法研究30-39
  • 3.2.1 层次分析算法研究30-35
  • 3.2.2 层次分析算法改进35-37
  • 3.2.3 智慧城市指标评分算法研究37-39
  • 3.2.4 智慧城市评估方法研究39
  • 3.3 本章小结39-41
  • 第4章 实验及结果分析41-59
  • 4.1 确定评价对象41-42
  • 4.1.1 延吉市41
  • 4.1.2 长沙县41-42
  • 4.2 实验数据来源42
  • 4.3 实验结果42-58
  • 4.3.1 延吉市实验42-53
  • 4.3.2 长沙县实验53-58
  • 4.4 本章小结58-59
  • 第5章 智慧城市评价系统的设计与实现59-75
  • 5.1 开发环境59
  • 5.2 系统总体设计59-61
  • 5.2.1 总体结构59-60
  • 5.2.2 系统架构60-61
  • 5.3 指标库设计61-65
  • 5.3.1 指标实体描述61-65
  • 5.3.2 指标库E-R图65
  • 5.4 系统详细设计与实现65-73
  • 5.4.1 智慧城市指标管理模块65-66
  • 5.4.2 专家管理模块66-68
  • 5.4.3 领导组评价模块68-69
  • 5.4.4 专家评价模块69-72
  • 5.4.5 结果分析模块72-73
  • 5.5 本章小结73-75
  • 结论75-77
  • 参考 文献77-81
  • 攻读硕士学位期间取得的研究成果81-83
  • 致谢83


本文编号:686338

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