System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种城市可持续发展指数模型构建方法技术_技高网

一种城市可持续发展指数模型构建方法技术

技术编号:42657004 阅读:31 留言:0更新日期:2024-09-10 12:16
本发明专利技术涉及城市可持续发展的技术领域,具体为一种城市可持续发展指数模型构建方法,包括,多维度收集城市可持续发展数据;将处理后的多维度数据动态聚合成可持续发展指数变量;根据确定的指数构建城市可持续发展指数模型;本发明专利技术通过自动化数据采集和校准机制,减少了人为干预和偏差,从而提高了数据的准确性和可靠性;并利用数据抓取工具和多源数据融合技术,能够更全面地收集城市可持续发展的多维度数据,进一步增强了数据的全面性和准确性;通过对采集到的多维度数据进行综合分析和处理,本发明专利技术能够更客观地评估城市的可持续发展状况,确定的指数更能全面反映城市的实际情况。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及城市可持续发展的,具体为一种城市可持续发展指数模型构建方法


技术介绍

1、城市可持续发展指数模型是一种用于评估和衡量城市在多个维度上的可持续发展状况的综合工具;该模型通过收集和分析环境、经济、社会和治理等方面的数据,生成一个综合指数,以帮助城市管理者、政策制定者和公众了解城市的可持续发展水平,并制定相应的改进策略。

2、现阶段对于城市可持续发展指数模型的构建面临以下几个问题:

3、1.构建模型的数据在采集的过程中存在人为偏差,影响模型的准确性;

4、2.对于可持续发展指数的确定,无法客观准确地进行,确定的指数无法全面地反映城市的可持续发展情况;

5、3.构建的模型无法实时且大规模处理多维度数据,无法实现对城市可持续发展情况的实时检测。


技术实现思路

1、鉴于上述存在的问题,提出了本专利技术。

2、为解决上述技术问题,本专利技术提供如下技术方案:一种城市可持续发展指数模型构建方法,包括以下步骤,

3、多维度收集城市可持续发展数据;

4、将处理后的多维度数据动态聚合成可持续发展指数变量;

5、根据确定的可持续发展指数变量构建城市可持续发展指数模型。

6、作为本专利技术所述一种城市可持续发展指数模型构建方法的一种优选方案,其中:所述多维度收集城市可持续发展数据是通过建立api数据接口,利用数据抓取工具自动化采集多维度数据库中的数据,并对采集的多维度数据进行多源数据融合以及数据校准;所述多维度数据库包括,城市环境数据库、城市经济数据库、城市社会民生数据库以及城市资源数据库;

7、对于自动化采集多维度数据库中的数据,将从不同维度数据库中采集的数据分别标记为集合di、集合dii、集合diii以及集合div,分别代表城市环境数据库中采集的数据、城市经济数据库中采集的数据、城市社会民生数据库中采集的数据以及城市资源数据库中采集的数据;由于数据库中包含的数据具有多样性,故采集的多维度数据集合满足公式

8、

9、其中,di、dii、diii、div分别表示城市环境数据库中采集的数据、城市经济数据库中采集的数据、城市社会民生数据库中采集的数据以及城市资源数据库中采集的数据,[di1,di2,di3,...,din]表示从城市环境数据库中采集的不同种类的数据,包括空气污染数据、工业污染数据、城市人口密度数据以及公共绿植覆盖数据,[dii1,dii2,dii3,...,diin]表示从城市经济数据库中采集的数据,包括,人均收入数据以及政府财政支出数据,[dii1,dii2,dii3,...,diin]表示从城市社会民生数据库中采集的数据,包括,城市就业数据、城市医疗资源数据以及城市教育数据,[div1,div2,div3,...,divn]表示从城市资源数据库中采集的数据,包括,城市能源消耗数据、城市电力消耗数据以及城市用水量数据,n表示数据库中采集的数据种类总数。

10、作为本专利技术所述一种城市可持续发展指数模型构建方法的一种优选方案,其中:所述对采集的多维度数据进行多源数据融合是针对经过数据清洗之后的多维度数据进行多源数据融合,具体如下:

11、在实现多源数据融合之前,按照对城市可持续发展影响程度的重要性依次给不同数据库中采集的数据分配不同的权重wi、wii、wiii、wv4,然后根据不同数据库中采集的数据的数值,利用加权平均法实现多源数据融合,具体实现公式如下:

12、

13、其中,wi表示分配的权重,dij表示从第i个数据库中采集的第j种数据,x表示融合后的数据集合,且满足公式在多源数据融合完成后,为了进一步提高数据的准确性,利用线性回归分析算法实现数据校准。

14、作为本专利技术所述一种城市可持续发展指数模型构建方法的一种优选方案,其中:所述利用线性回归分析算法实现数据校准是将原始数据通过线性回归系数进行校准,所述线性回归系数是将采集的数据点与当前数据库中的历史平均数据进行确定的,具体确定公式如下:

15、

16、x′=axij+b

17、其中,x′表示校准后的数据,n表示需要校准的数据点的总数量,xij表示第i个数据库中第j个需要校准的数据,表示当前需要校准数据的数据库中的历史平均数据。

18、作为本专利技术所述一种城市可持续发展指数模型构建方法的一种优选方案,其中:所述将处理后的多维度数据动态聚合成可持续发展指数变量是利用恒定替代弹性函数将多维度数据聚合成一种可持续发展指数变量,具体聚合如下:

19、

20、其中,wi表示不同维度数据的权重,其满足公式xij表示第i个维度中的第j种数据,ρ表示聚合参数,根据替代弹性参数σ的取值,动态实现可持续指数变量的聚合,满足公式聚合参数随着替代弹性参数的动态变换,聚合成的可持续发展指数变量也随之变换。

21、作为本专利技术所述一种城市可持续发展指数模型构建方法的一种优选方案,其中:所述替代弹性参数是根据不同维度数据之间的相关性行动态变换的,替代弹性参数的变化,导致恒定替代弹性函数的表达式发生变换,进而导致聚合的可持续发展指数变量的不同,具体如下:

22、当替代弹性参数σ满足公式σ=1时,此时聚合参数ρ满足公式ρ=0,则恒定替代弹性函数表达式为几何平均函数表达式:

23、

24、当替代弹性参数σ满足公式σ→∞时,此时聚合参数ρ满足公式ρ→1,则恒定替代弹性函数表达式为加权算术平均函数表达式:

25、

26、当替代弹性参数σ满足公式σ→0时,此时聚合参数ρ满足公式ρ→-1,则恒定替代弹性函数表达式为加权调和平均函数表达式:

27、

28、其中,wi表示不同维度数据的权重,其满足公式xij表示第i个维度中的第j种数据。

29、作为本专利技术所述一种城市可持续发展指数模型构建方法的一种优选方案,其中:所述替代弹性参数是根据不同维度数据之间的相关性进行动态变换的,所述不同维度数据之间的相关性是根据数据互信息结合相关性系数来量化不同维度之间的替代关系,所述数据互信息是计算不同维度数据之间的互信息,具体计算如下:

30、首先,根据联合概率分布以及边缘概率分布计算出不同维度数据之间的互信息,

31、

32、其中,x与x″表示不同维度的数据集合,且二者之间的关系为:

33、当x的取值维度为时,x″的取值维度为p(x,y)表示联合概率分布,p(x)、p(y)表示边缘概率分布;

34、然后,对计算的互信息进行归一化处理,以便使得互信息标准化,所述归一化处理是通过计算不同维度数据的熵进行的,具体如下:

35、h(x)=-∑x∈xp(x)logp(x)

36、h(x″)=-∑y∈x″′p(y)logp(y)

37、

38、接着,利用皮尔逊相关系本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种城市可持续发展指数模型构建方法,其特征在于:包括以下步骤,

2.如权利要求1所述的一种城市可持续发展指数模型构建方法,其特征在于:所述多维度收集城市可持续发展数据是通过建立API数据接口,利用数据抓取工具自动化采集多维度数据库中的数据,并对采集的多维度数据进行多源数据融合以及数据校准;所述多维度数据库包括,城市环境数据库、城市经济数据库、城市社会民生数据库以及城市资源数据库;

3.如权利要求2所述的一种城市可持续发展指数模型构建方法,其特征在于:所述对采集的多维度数据进行多源数据融合是针对经过数据清洗之后的多维度数据进行多源数据融合,具体如下:

4.如权利要求3所述的一种城市可持续发展指数模型构建方法,其特征在于:所述利用线性回归分析算法实现数据校准是将原始数据通过线性回归系数进行校准,所述线性回归系数是将采集的数据点与当前数据库中的历史平均数据进行确定的,具体确定公式如下:

5.如权利要求4所述的一种城市可持续发展指数模型构建方法,其特征在于:所述将处理后的多维度数据动态聚合成可持续发展指数变量是利用恒定替代弹性函数将多维度数据聚合成一种可持续发展指数变量,具体聚合如下:

6.如权利要求5所述的一种城市可持续发展指数模型构建方法,其特征在于:所述替代弹性参数是根据不同维度数据之间的相关性行动态变换的,替代弹性参数的变化,导致恒定替代弹性函数的表达式发生变换,进而导致聚合的可持续发展指数变量的不同,具体如下:

7.如权利要求6所述的一种城市可持续发展指数模型构建方法,其特征在于:所述替代弹性参数是根据不同维度数据之间的相关性进行动态变换的,所述不同维度数据之间的相关性是根据数据互信息结合相关性系数来量化不同维度之间的替代关系,所述数据互信息是计算不同维度数据之间的互信息,具体计算如下:

8.如权利要求7所述的一种城市可持续发展指数模型构建方法,其特征在于:所述根据确定的可持续发展指数变量构建城市可持续发展指数模型是将聚合的可持续发展指数变量按照时间序列的形式整合成集合λ=[λ1,λ2,λ3,...,λt],并将聚合的可持续发展指数变量作为模型的参数,并利用全连接神经网络算法构建城市可持续发展指数模型;

...

【技术特征摘要】

1.一种城市可持续发展指数模型构建方法,其特征在于:包括以下步骤,

2.如权利要求1所述的一种城市可持续发展指数模型构建方法,其特征在于:所述多维度收集城市可持续发展数据是通过建立api数据接口,利用数据抓取工具自动化采集多维度数据库中的数据,并对采集的多维度数据进行多源数据融合以及数据校准;所述多维度数据库包括,城市环境数据库、城市经济数据库、城市社会民生数据库以及城市资源数据库;

3.如权利要求2所述的一种城市可持续发展指数模型构建方法,其特征在于:所述对采集的多维度数据进行多源数据融合是针对经过数据清洗之后的多维度数据进行多源数据融合,具体如下:

4.如权利要求3所述的一种城市可持续发展指数模型构建方法,其特征在于:所述利用线性回归分析算法实现数据校准是将原始数据通过线性回归系数进行校准,所述线性回归系数是将采集的数据点与当前数据库中的历史平均数据进行确定的,具体确定公式如下:

5.如权利要求4所述的一种城市可持续发展指数模型构建方法,其特征在于:所述将处理后的多维度数据动态聚合成可持续发展指数...

【专利技术属性】
技术研发人员:阎毛毛杨锋郭德华李超徐凤娇
申请(专利权)人:中国标准化研究院
类型:发明
国别省市:

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