基于PCR和RBF神经网络的城市智能增长水平评价模型

作者：朱红章; 李连艳; 任晓斌; 隋晓亮

来源：计算机与现代化, 2020, (05): 15-28.

• 智能增长
• 理性度
• RBF神经网络
• 主成分回归

城市智能增长已经成为城市规划者和决策者广泛采用的一种建设城市的环保方式,这对衡量城市智能增长水平具有实际意义。在本文中,定义理性度(RD)来描述城市智能增长的水平,通过主成分回归(PCR)和径向基函数(RBF)神经网络建立RD评价模型。以玉门和Otago为例进行研究,二者的RD值分别为0.04482和0.04591,这表明这2个城市智慧增长计划都取得了一定的成功,Otago的城市发展水平优于玉门,同时研究发现玉门应优先考虑城市绿化与环境保护,而Otago则要优先考虑经济发展。本文模型为追求科学智能增长的城市提供了有力的参考。

• 单位
  建筑工程学院; 武汉大学