【技术实现步骤摘要】
一种智慧城市建设测度方法
本专利技术实施例涉及城市数据处理
，具体涉及一种智慧城市建设测度方法。
技术介绍
随着我国社会经济的快速发展，我国城市发展的同时也带来环境污染严重、交通系统拥堵、城市管理协同性较差、公共服务低效等诸多挑战。智慧城市是在全世界范围内出现的关于城市发展的新理念。智慧城市建设是一个长期而又系统的实现过程，其建设过程涉及到建设地区经济、社会、民生等各方各面，对智慧城市建设水平的测度是一项综合而系统的工作。目前智慧城市建设测度方法主要分为两大类，分别是定性分析法、定量分析法。常用的定性分析法有德尔菲法、层次分析法、模糊综合评价法等；常用的定量分析法有主成分分析法、Logistic回归分析法、贝叶斯网络、决策树模型、粗糙集、神经网络等方法。定性分析法中人的主观因素对测度结果起到决定性影响，强调人的主观色彩，测度结果的稳定性和适用性范围较差；定量分析法避免了人的主观臆断影响，减少了人为因素带来的结果偏差，但是也在一定程度上忽略了决策者的主观意向。传统使用定性分析或定量分析对智慧城市建设水平进行测度难以获得科学、合理的结果。
技术实现思路
为此，本专利...
【技术保护点】
1.一种智慧城市建设测度方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取城市运维的初始指标数据，通过粗糙集算法将所述初始指标数据进行离散化处理形成测度指标体系；2)采用遗传算法约简所述测度指标体系去除冗余指标；3)对去除冗余指标的所述测度指标体系进行训练样本集和测试样本集划分；4)将划分后的所述测度指标体系样本集作为输入变量确定BP神经网络的拓扑结构，对测度指标体系中的样本集数据进行学习和训练获得测度模型；5)根据所述测度模型对城市建设水平进行预测。
【技术特征摘要】
1.一种智慧城市建设测度方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取城市运维的初始指标数据，通过粗糙集算法将所述初始指标数据进行离散化处理形成测度指标体系；2)采用遗传算法约简所述测度指标体系去除冗余指标；3)对去除冗余指标的所述测度指标体系进行训练样本集和测试样本集划分；4)将划分后的所述测度指标体系样本集作为输入变量确定BP神经网络的拓扑结构，对测度指标体系中的样本集数据进行学习和训练获得测度模型；5)根据所述测度模型对城市建设水平进行预测。2.根据权利要求1所述的一种智慧城市建设测度方法，其特征在于，所述步骤1)中，通过等距离散化将连续的所述初始指标数据进行离散化处理，其中，表述“任意”，U为研究对象集合，研究对象ui在条件属性cz的属性值为对初始指标数据进行离散化处理包括：A1)确定条件属性cz的离散化区间长度为：其中，为离散区间的长度，为条件属性cz中的最大属性值，为条件属性cz中的最小属性值，3为离散化区间数目；A2)确定研究对象ui在条件属性cz的离散化值：其中，为研究对象ui在条件属性cz下取值的离散化结果。3.根据权利要求1所述的一种智慧城市建设测度方法，其特征在于，所述步骤2)中，建立决策表信息系统，采用遗传算法约简获得条件属性集合C的一个最小子集，每个个体采用二进制符号串{0,1}来表示，长度为Z，编码染色体上每一位代表一个条件属性，当个体包含某个属性时对应位置编码为“1”，当个体未包含某个属性时对应位置编码为“0”。4.根据权利要求3所述的一种智慧城市建设测度方法，其特征在于，采用遗传算法约简的步骤包括：B1)获取决策属性对条件属性的依赖度；B2)计算属性核；B3)随机生成初始种群；B4)计算适应度值；B5)选择操作，计算个体被选择的概率，以“轮盘赌”选择个体，形成新的种群；B6)交叉操作，使用单叉点算子，以交叉概率PC在交叉点处互换两个个体的染色体，形成新的种群；B7)变异操作，对新个体采用均匀变异算子，以变异概率Pm随机反转染色体上...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑辉，孔宪君，何奕岑，
申请(专利权)人：天津智慧城市研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：天津,12
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