运用神经网络对城市化水平评估及预测

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1、城镇化水平评估及预测摘要受地理、环境、资源以及宏观政策等因素的影响,新疆省各地区的城市化进程存在很大差异。通过评估不同地区的城市化发展水平,指出其发展差异所在,对推进城镇化建设,促进经济发展,缩小不同地区人民生活水平的差异,实现共同富裕有着积极意义。模型I:针对问题1,首先采用单一指标法把可能影响新疆城镇化水平的因素找出来逐一进行分析,然后用数学软件进行比较,综合分析出影响新疆城镇化水平的主要因素是以经济为主,以人口数量,劳动力,政府调控等为辅。模型II:针对问题2,在问题1的基础上,选用层次分析法和GIS从层次和空间两方面评估城市化水平。

2、以经济发展为目标层,以经济总量、经济结构、经济效率为准则层,建立衡量其经济发展水平指标体系,把经济与城镇化相结合评估出新疆省城镇化水平,得到新疆省城镇化初步发展地区为喀什、和田;加速发展阶段地区为吐鲁番、塔城、阿勒泰、阿克苏;成熟阶段地区为乌鲁木齐、哈密。模型III:针对问题3,结合前两问,选用BP神经网络从历史数据(2005年到2010年)中找出隐藏的规律来进行城镇化水平预测,预测出近十年新疆省城市化水平。关键词城市化水平层次分析法指标BP神经网络141问题的提出目前,城镇化水平(也称城镇化率)单纯地被定义为城镇人口占一个国家或地区的总的

3、人口的比重。这种做法是片面的,因为城市人口比重大有时候并不能准确说明城市化水平。例如,某些政策导致的城镇人口突然增加或减少就不能说明城市化水平也发生了相应变化。我国历史上的“上山下乡”运动,近期的农村人口大规模变为城镇人口,阿拉尔建市等都不能准确反映城镇化水平。也就是说,科学评价某一地区的城镇化程度时,必须全面考察该地区的居民生活水平,城镇人口的比重和基础设施水平等诸方面的因素。为此,对于城镇化水平需要进行综合评价。以新疆省为例,讨论以下问题:1)寻找影响城市化发展水平的主要因素和指标。2)建立数学模型,给出合理评估城市化水平的方法。3)利

4、用建立的数序模型,预测新疆(或阿克苏地区)近10年的城市化水平。2问题的分析2.1问题1的分析针对问题1,选用人口比重指标法、非农业人口比重指标法、带眷系数法、土地利用比重法、经济相关分析法、财政支出这6种方法对可能影响新疆城镇化因素逐个分析,并用Excel比较的6种方法来确定影响城镇化水平的主要因素或指标。2.2问题2的分析针对问题2,在问题1的基础上采用层次分析法和GIS从层次和空间两方面评估城市化水平。以经济发展为目标层,以经济总量、经济结构、经济效率为准则层,建立衡量其经济发展水平指标体系,把经济与城镇化相结合评估出新疆省城镇化水平

5、。2.3问题3的分析针对问题3,结合问题1,2,采用BP神经网络进行预测。以2005年到2010年新疆GDP为历史数据,建立某种映射关系,并用matlab进行拟合来预测新疆近10年的城市化水平3模型的假设141)不考虑人口大量迁入迁出2)不考虑各个民族文化差异的影响4定义与符号说明符号定义说明城镇化水平城镇化人口数农村人口数区域总人口数非农业人口数农业人口数带眷系数城镇总劳动力人数区域土地总面积土地利用面积5模型的建立与求解5.1模型I5.1.1模型预处理城镇化不是简单的小城镇建设,而是伴随工业化过程而出现的社会、经济结构的转换,这一过程主

6、要表现为人口、非农业、资本、市场由分散的农村向城市集中的过程。以新疆省为研究对象,研究城市化水平。首先,对附件中的大量数据进行整理。14其次,由于新疆省地广人稀、民族众多、区域特征明显,资源优势突出的特殊区域,其城镇化发展既具有内地城镇化的共性,更带有自身的特殊性,所以,从2个方面来研究:从空间上,可以选择乌鲁木齐市、吐鲁番地区、哈密地区、塔城地区、阿勒泰地区、阿克苏地区、喀什地区、和田地区8个地区为研究对象;从时间上,可以选2000年到2009年为研究对象。5.1.2模型的分析目前,城镇化判别指标归纳起来两大类:一类是单一指标法;一类是综

7、合指标法。单一指标法又称主要指标法,其含义是指通过某一个最具本质的意义、最具象征意义和最能反映问题的指标,来定量描述某一区域城镇化水平,主要有人口比重指标法等;综合指标法又称多项指标法、复合指标法,是指用两个或两个以上的指标来反映某一区域的城镇化水平,常用的有调整系数法和指数体系法。从理论上讲,综合指标法从多方面、多角度来反映城镇化水平,从整体上把握小城镇经济社会发展状况。但由于工作量大,资料较难搜集,很多指标无法量化,另外运用比较困难。由于单一指标法所选用的指标便于统计分析,具有较强的适用性,因而在实际工作中常常偏重于单一指标法,在理论研

8、究上多采用综合指标法。5.1.3模型的建立根据上述分析,采用单一指标法研究影响城市化水平的主要因素或指标。方法1:人口比重指标法此方法表示某一个建制镇内的城镇人口占其总人口的比重

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