灰聚类在城市竞争力评估中的应用与研究

灰聚类在城市竞争力评估中的应用与研究

论文摘要

21世纪是城市的世纪,城市在经济社会发展中的地位和作用将更加突出。如何提高城市竞争力,加快城市的现代化发展,已成为广大学者普遍关注的问题。定量分析不同城市之间的竞争力可以帮助城市领导者清楚地认识本城市的地位和处境、优势和不足,把握提高城市竞争力的关键因素。我国幅员辽阔,仅中国内地目前就有600多个城市,评估指标体系庞大,对所有城市一一分析,难度很大。利用多元统计分析中的聚类分析方法对繁杂的城市指标数据进行分析,能够反映出各城市竞争力方面的鲜明个性和共同特征,以便制定有针对性的发展策略。但是,对城市竞争力的研究我国还处于探索阶段,人们具备的先验知识不足,而现有的经典聚类分析方法在统计时需要凭借先验知识人为地设置相关参数,这就使得经典聚类分析方法在进行城市竞争力评估中受到限制。因此,本文提出一种全新的灰聚类分析方法并完整地定义了其数学模型,以弥补经典聚类分析方法的不足。灰聚类分析方法不需要人为地事先确定参数,有效地避免了人为因素对聚类结果的影响;对带有噪声的数据能够进行有效的处理,具有较强的抗干扰能力;对样本的输入顺序没有限制。同时,本文利用面向对象程序设计原理,使用面向对象开发工具进行了算法实现,并进行了大量的实验,充分验证了方法的有效性。本文将灰聚类分析方法应用到城市竞争力评估中,选取全国200个地级以上主要城市作为研究对象,针对城市竞争力分力贡献度较高的因素如交通及科技教育进行定量分析,对聚类结果进行定量与定性相结合地研究分析,研究结果表明:城市交通条件优劣、科技教育水平高低与经济发展呈正相关关系,而经济是衡量城市竞争力的重要标准,因此,想要提高城市竞争力,必须大力发展交通和教育事业。本文的研究是建立在多元统计分析理论基础上,将定性分析和定量分析相结合,能够为城市规划、建设等相关部门在城市发展决策中提供有力的理论依据,具有一定的实践价值。

论文目录

  • 中文摘要
  • 英文摘要
  • 第一章 引言
  • 1.1 研究的背景和意义
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.3 需要研究的方向
  • 1.4 本文组织结构
  • 第二章 聚类分析方法
  • 2.1 聚类分析定义
  • 2.2 聚类分析中的数据结构
  • 2.3 聚类分析中相似度的度量
  • 2.4 层次聚类分析方法
  • 2.5 划分聚类方法
  • 2.5.1 K-means 算法思想及算法框架
  • 2.5.2 K-means 算法的优缺点
  • 第三章 灰色系统理论
  • 3.1 灰色系统理论概述
  • 3.2 灰色系统理论的特色
  • 3.3 灰性与灰度
  • 3.4 序列
  • 3.4.1 序列的定义
  • 3.4.2 序列的灰度
  • 3.5 累加生成AGO
  • 3.6 灰色聚类
  • 3.6.1 灰色聚类基本概念
  • 3.6.2 灰色聚类基本步骤
  • 第四章 灰聚类分析方法
  • 4.1 灰聚类分析方法
  • 4.1.1 灰聚类分析方法思想概述
  • 4.1.2 灰聚类分析方法数学模型
  • 4.2 灰聚类分析方法算法描述
  • 4.3 灰聚类分析方法实现
  • 4.4 灰聚类分析方法性能分析
  • 4.5 对比实验
  • 第五章 灰多元统计系统分析与实现
  • 5.1 灰多元统计系统分析
  • 5.2 数据库设计
  • 5.3 任务管理设计
  • 5.4 系统实现
  • 第六章 灰聚类在城市竞争力评估中的应用
  • 6.1 数据选取与评价指标体系构建
  • 6.2 聚类结果与分析
  • 6.3 应用结论
  • 第七章 总结与展望
  • 7.1 系统性能分析
  • 7.2 系统局限性
  • 7.3 结论与展望
  • 参考文献
  • 附录
  • 后记
  • 在学期间公开发表论文及著作情况
  • 相关论文文献

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