基于som网络的城市分类探讨及实证分析论文

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1、基于SOM网络的城市分类探讨及实证分析论文摘要：科学的城市分类不仅便于我们对各个城市的发展进行评估，并且为我们制定城市的发展决策提供了依据。而基于人工神经网络（ANN）的自组织特征映射网络（SOM）具有强大的聚类功能。文章探讨了SOM网络在城市分类方面的应用，并利用MATLAB软件，对山东省各地级市城市进行了实证分析，从而指出了SOM网络在城市分类方面的优缺点及意义。关键词：人工神经网络；SOM；城市分类一、引言城市分类不仅便于我们对各个城市的发展进行评估，并且为我们制定城市的发展决策提供了依据。然而，如何能够进行科学的城市分类一直备

2、受关注。而基于近些年来人工神经网络的飞速发展，它帮助我们解决了许多棘手的难题.freelin）/（max-min）公式把所有数据归一化为0到1之间的数。（二）网络设计本文利用MATLABR2008进行编程构建。确定网络的输入模式为：Pk=(P1k,P2k,.freel创建一个SOM网络。根据实际情况本文创建网络的竞争层分别选用3、4、5、6层的结构。然后经过实验，分别观察其性能，从而选取分类效果最好的一组。2、利用函数train和仿真函数sim对网络进行训练并仿真。仿真的步数大小同样影响网络的聚类性能，这里我们设置步数为1000。最后

3、经过分类结果如表1所示。（三）实验结果分析最后经过分析筛选，发现当这17个城市被划分为6类时和现实情况较为符合。分类情况如表2所示。第一类：从表中看出，济南和青岛被归为了一类，并且在分类数为3、4、5、6时，济南和青岛都被列为了一类。从表中我们可以看到济南、青岛在各方面都优于其他城市，尤其是制造业、教育、以及公共管理和社会组织方面。济南是山东省省会，是全省、文化、经济，金融，教育中心，也是国家批准的沿海开放城市和十五个副省级城市之一。青岛是全国70个大中城市之一，全国五个计划单列市之一。工业有纺织、机车车辆、机械、化学、石油化工、钢铁

4、、橡胶、家用电器、啤酒、卷烟等。有驰名中外的青岛啤酒、海尔集团、海信集团等大企业集团。并且，二者都有丰富的教育资源，全省大多高校均聚集在此。第二类：淄博、泰安、德州、聊城在发展方面，各个方面较为均衡，没有特别显著的特点。四者的制造业、建筑业和教育大约位于全省中间地位。第三类：枣庄、东营属特殊职能类型城市。两个城市相对其他城市来说，采矿业较为发达。枣庄境内已探明地下矿藏36种：煤、铁、铜、铝、金、银、锶（天青石）、石膏、萤石、水泥原料灰岩等。其中煤、石膏地质储量为15.4亿吨和4.1亿吨。而东营又称“石油之城”，丰富的石油、天然气资源。

5、但是，两个城市的制造业相对薄弱，其他产业大约处于平均水平。第四类：烟台在此被单独分成了一类，其具有自身的特色，并且发展潜力巨大。烟台的制造业和交通运输业位于全省前列。烟台的工业主要以造船、轻纺、机械、建材、电子、冶金、医药等行业为主，并且还有张裕葡萄酒、三环锁等烟台的传统产品。近年来，锦纶、白卡纸、电子网目板等技术水平较高的项目相继投产。烟台在地理位置上东连，西接潍坊，西南与毗邻，北濒、，与对峙，并与隔海相望，共同形成拱卫首都的海上门户。所以，烟台的交通运输业较为发达。另外，烟台的招远金矿为烟台采矿业也提供了大量了就业机会。第五类：潍

6、坊、临沂、济宁和菏泽在教育和公共管理和社会组织方面处于全省前列地位，其他方面稍稍逊色一些。第六类：威海、日照、莱芜、滨州这四个城市各个方面表现均不太突出，但是，这些城市的发展潜力很大。威海、日照属沿海城市，交通便利，可以重点发展交通运输业。莱芜、滨州虽地处内陆，但也可依附内陆的经济中心——济南来发挥特色经济。四、结论通过本文的研究，可以看出利用SOM网络基本可以完成城市的分类研究，并且可以调整分类类别，来满足不同的需要。但是，SOM的分类还不够精确，这主要是采集数据的不完备性。因为信息的不完全，使SOM的聚类功能并未发挥极致。但是，利

7、用SOM网络，操作过程较传统方法方便很多，只需收集数据，将其输入网络，网络就能自行进行学习、训练，并且是无教师学习方式，不必输入目标值，这些优点都是许多其他方法不能比拟的，相信随着采集数据的完备性和精确性，这种方法在城市分类方面可以得到广泛的应用和推广。