基于BP神经网络的智慧城市发展潜力评价研究

发布时间：2020-12-18 08:10

　　智慧城市建设如火如荼,建设模式相互效仿,许多城市定位不明确,建设所需的基础不完善,建设的时机不成熟,以及政绩考核的双重驱动,城市之间盲目跟风攀比,出现“千城一面”。加上对建成智慧城市必需的城市要素和城市现有的发展潜力认知模糊,导致智慧城市建设面临许多挑战,并且相继产生崭新的城市问题,甚至出现城市的“空壳化”和“孤城”现象,缺乏城市应有的活力和生机。智慧城市发展潜力反映了一个城市具备的发展能力和创新能力,是智慧城市建设的重要测评维度,特别对智慧城市建设的前期论证和城市现状识别尤为重要,并且对建设时机的选择,建设模式的创新,建设标准的规范和管理运营息息相关,所以对智慧城市发展潜力的测评势在必行。首先,本文在梳理了国内外研究现状并进行述评的基础之上,分析了文章的研究对象和研究内容。进而阐释了智慧城市发展潜力评价的基本理论,探索了智慧城市发展潜力的主要内容,分析影响智慧城市发展潜力的因素,并阐释了智慧城市发展潜力评价的理论研究意义和现实指导意义。其次,提出了智慧城市发展潜力评价指标体系构建的原则,分析了智慧城市发展潜力评价指标体系构建的影响因素,构建了智慧城市发展潜力评价指标体系,并对智慧城市... 

【文章来源】：湘潭大学湖南省

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

本文研究的结构框架图

图 4.1 BP 神经网络的结构 BP 神经网络的算法流程P 神经网络主要分为有监督的学习方法和无监督的学习方法，本文主要督的学习方法，其算法的基本流程如下[55]。

图 5.1 全球智慧城市建设的试点城市分布5.1.2 样本选取目前，北京、上海、宁波、武汉、深圳、广州、成都、无锡、昆明、佛山等国内城市已纷纷启动智慧城市发展战略。相关规划、项目和活动渐次推出，形成


本文编号：2923675