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《基于SOM网络的江苏省城市现代化水平分类.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第26卷第1期山东建筑大学学报V01.26No.12011焦2月JOURNALOFSHANDONGJIANZHUUNIVERSITYFeb.2o11文章编号:1673—7644(2011)Ol一0050—05基于SOM网络的江苏省城市现代化水平分类李娟娟,徐小明(河海大学理学院,江苏南京211100)摘要:3C章以江苏省13个地级市为例,通过复合指标法从人口、经济、生活方式、基础设施四大方面中选取l5项指标,建立江苏省城市现代化指标体系,利用人工神经网络(ANN)中自组织特征映射网络(SOM)强大的聚类功能,建立江苏省城市现代化
2、水平综合评价模型,运用该模型对江苏省13个地级市2006年的现代化水平进行综合评价,得出这些城市2006年的现代化综合水平分类结果,该分类结果与实际情况基本相符。关键词:城市现代化;SOM网络;指标;江苏省;评价中图分类号:TU984;029文献标识码:ASOM·basednetworkclassificationofcitymoderqizationinJiangsuProvinceLIJuan-juan,XUXiao-ming(SchoolofScience,HehaiUniversity,Nanjing211100,Chi
3、na)Abstract:Inthispaper,thirteenprefecture—levelcitiesinJiangsuProvincearetakenasexamples.Fif-teenindexesareselectedfrompopulation,economy,lifestyleandinfrastructurethroughthecompositeindicatormethodtosetuptheindicatorsystemoftheurbanmodernizationinJiangsuProvince.Th
4、eO-verallevaluationmodelisestablishedoftheurbanmodernizationinJiangsuProvince。basedontheclusteringfunctionofself-organizingfeaturemap(SOM)inartificialneuralnetwork(ANN).rI’IlismodeliSusedtoevaluatetheurbanmodernizationlevelofthirteenprefecture—levelcitiesinJiangsuPro
5、vincein2006andtheclassificationresultsaredrawn.Theclassificationresultsbasicallycon~orlntotheactualsituationinJiangsuProvince.Keywords:urbanmodernization;SOM;indicat0r;JiangsuProvince;evaluation域中都得到了广泛应用。0引言城市现代化是指随着现代生产力的进步,经济、政治、文化、社会结构的优化,城市生产条件及自组织特征映射神经网络(self-
6、organizingfea—生活质量逐步提高、改善的过程。目前,对城市化水turemapneuralnetwork),简称自组织神经网络或平的评价有两种方法,一是单一指标法,即用城SOM网络由芬兰Helsinki大学的Kohonen教授在市化率进行评价,二是复合指标法,即选择代表1981年首先提出。由于该网络的功能强大,多年城市化发展水平的一组指标进行综合评价,单一指来,在数据分类、知识获取、过程监控、障碍识别等领标法只能代表在人口方面的城市化水平,而城市化收稿日期:2010—11—07作者简介:李娟娟(1983一),女,安徽淮
7、南人,在读硕士,主要从事人工神经网络方面的研究.E-mail:luyuepingkc@163.corn!基于SOM网络的江苏省城市现代化水平分类—是一个人I=l、经济、生活方式、城市景观、城市文化等咖(t+1)=i胁(t)+7/(t)6(t)×多个方面变化发展的过程,所以复合指标法可以较[(t)一(t)](4)全面的衡量一个地区的城市现代化水平。江苏省是式中:田(t)为学习率参数;6(t)为获胜神经元(i,我国经济、社会发展水平最高的省区之一,城镇化_『)周围的邻域半径调整函数,如式(5)。水平较高。并且随着江苏省现代化目标的提
8、出,城(t)=int[80(1一t/T)](5)市现代化具有举足轻重的地位。式中:为训练总次数;£为当前训练次数;。是邻域因此,基于城市现代化是一个复杂的动态巨系半径初始值。在此过程中,(t)一般有以下规律:在统,本文利用SOM网络强大的非线性映射能力,研初始阶
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