顏靖柯 陳俊林 晏偉龍 曹燦東 王 濤

（四川工商學(xué)院，四川 成都 610000）

近年來，城市化已成為必然趨勢。據(jù)預(yù)測，到2050年，全球約有66%的人口將加入城市。因此，制定合適的城市規(guī)劃已成為各國政府關(guān)注的問題。它包括人口密度極低的現(xiàn)有城市化地區(qū)的邊際擴張，城市擴張逐漸暴露出環(huán)境污染，土地過度消耗，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)成本高等諸多問題。

由于智能增長對于城市建設(shè)至關(guān)重要，因此提出一個有效的方法來實現(xiàn)智能增長的原則是非常重要的。選擇兩個具體的城市通過指標(biāo)體系來評估其發(fā)展計劃的效果。為了衡量計劃的成功，第二次需要指標(biāo)體系。并且，應(yīng)針對問題對個別倡議的潛力進行排序。最終，如果到2050年人口將再增長50%，則需要解釋這項計劃如何支持這一增長水平。

1 假設(shè)

（1）政府的政策在短期內(nèi)不會改變。（2）數(shù)據(jù)來源實際可靠。（3）在幾十年的預(yù)測中忽略了爆炸性的變化。

2 工業(yè)發(fā)展水平的衡量

2.1 主要指標(biāo)體系

人均GDPx1，第一產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重x2，工業(yè)增加值占GDP比重x3，第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員占全社會就業(yè)人員的比重x4，工業(yè)制成品占出口產(chǎn)品比例，GDP增長速度，工業(yè)增加值增長速度，三種專利權(quán)申請受理量占全國的比重，R&D經(jīng)費支出占GDP的比重，高新技術(shù)工業(yè)產(chǎn)值占GDP比重，工業(yè)技術(shù)進步貢獻率，工業(yè)利潤增長率，國有經(jīng)濟投資占總投資比重，高校招生數(shù)占總?cè)丝诒壤?，每千人中從事研究與開發(fā)的科學(xué)家和工程師數(shù)量，每千人中從事研究與開發(fā)的科學(xué)家和工程師數(shù)量，萬元國內(nèi)生產(chǎn)總值綜合能耗，萬元國內(nèi)工業(yè)生產(chǎn)總值工業(yè)廢水排放量，萬元國內(nèi)工業(yè)生產(chǎn)總值工業(yè)廢氣排放量，城鄉(xiāng)恩格爾系數(shù)之比，城鄉(xiāng)居民人均純收入之比等。

2.2 數(shù)據(jù)標(biāo)準化

選取環(huán)境污染、科技含量、工業(yè)化潛力、工業(yè)化程度、工業(yè)化質(zhì)量、能源消耗，工業(yè)化程度6個指標(biāo)。

由于6個指標(biāo)的維度不同，為了規(guī)范化數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)都被轉(zhuǎn)換為0到1之間的數(shù)字。

2.3 量化指標(biāo)

在主要指標(biāo)中使用了一些定性指標(biāo)。因此，提出一個合適的指標(biāo)量化指標(biāo)是至關(guān)重要的。模糊評估被用來解決這個問題。設(shè)U=(u1, u2, …, um)是一個由評價指標(biāo)組成的指標(biāo)集。設(shè)A=(a1, a2, …, am)是一個權(quán)重集，其值通過層次分析法得出。設(shè)W=(w1, w2, …, wn)是一個評語集，其值為“非常好”“好”“一般”“差”等。從U到W的模糊關(guān)系，用模糊評價矩陣R來描述，其中，用rij(i=1, 2, …, m; j=i=1, 2, …, n)表示對第i個評價指標(biāo)作出的第j級評語的隸屬度。它們之間的關(guān)系用模糊評價矩陣R來描述。最終獲得綜合評價模型P，其中表示ai與rij比較取較小值，表示在(airij)的幾個最小值中取最大值。設(shè)F表示評分集合，最終通過計算評價分數(shù)。

2.4 評估指標(biāo)的權(quán)重模型

加權(quán)模型用于衡量評價指標(biāo)的貢獻度有著至關(guān)重要的作用。因此本文采用兩種權(quán)重模型來計算權(quán)重向量。

2.4.1 基于熵權(quán)法的加權(quán)模型（EWM）

由于目前的指標(biāo)不統(tǒng)一，需要減少指標(biāo)的維度。本文采用基于相關(guān)系數(shù)的熵權(quán)方法來解決這個問題。具體算法圖1所示。

圖1 熵權(quán)方法具體算法圖

對于表中涉及的指標(biāo)數(shù)據(jù)，首先得到一個矩陣。然后第一步設(shè)Pij表示各指標(biāo)的比例。第二步設(shè)ei表示第i組數(shù)據(jù)的信息熵。第三步，通過信息熵計算指標(biāo)權(quán)重Wi。

2.4.2 基于群體決策方法的權(quán)重模型

為了完成指標(biāo)的綜合，使用一致性判別矩陣對每個指標(biāo)進行加權(quán)。我們得到上述文字的指標(biāo) 。對于每位專家，我們得到一個判斷矩陣，根據(jù)每個專家的經(jīng)驗對指標(biāo)進行評分。我們可以通過求解判斷舉證的特征向量來獲得每個指標(biāo)的權(quán)重。最終的權(quán)重可以通過結(jié)合專家的權(quán)重和判斷矩陣的權(quán)重。

為了檢驗判斷矩陣的可用性，需要檢驗矩陣的一致性。使用CR值來檢驗判斷矩陣的一致性是否可以被接受。其中RI的值與矩陣的階數(shù)有關(guān)，對于我們構(gòu)建的判斷矩陣，計算的CR值E(1)、E(2)、E(3)、E(4)分別為0.062 1、0.067 6、0.041 1、0.029 8。

2.5 綜合評價指數(shù)

選擇一套綜合有效的主要指標(biāo)，確定合理的權(quán)重，包括環(huán)境污染、科技含量、工業(yè)化潛力、工業(yè)化程度、工業(yè)化質(zhì)量、能源消耗等6個二級指標(biāo)，這6個二級指標(biāo)將用來評估一個國家的工業(yè)發(fā)展的6個維度。

二級指標(biāo)的組成（主要指標(biāo)和權(quán)重）分別為：環(huán)境污染（環(huán)境污染投資總額、污水排放量、園林綠化、工業(yè)污染源治理投資、當(dāng)年完成環(huán)保驗收項目環(huán)保投資）科技含量（專利申請數(shù)、專利授權(quán)數(shù)、高技術(shù)產(chǎn)品數(shù)）工業(yè)潛力（工業(yè)增加值、教育經(jīng)費占GDP比重、普通高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)）工業(yè)化程度（人均GDP、第一產(chǎn)業(yè)增加值、新產(chǎn)品銷售）工業(yè)化質(zhì)量（工業(yè)化質(zhì)量、R＆D經(jīng)費支出占GDP比重、高技術(shù)產(chǎn)品占GDP比重、R＆D人員全時當(dāng)量、高技術(shù)產(chǎn)品）能源消耗（能源工業(yè)、煤炭采選業(yè)、油和天然氣開采業(yè)、電力、蒸汽、熱水生產(chǎn)和供應(yīng)）

衡量國家工業(yè)化程度，我們主要使用二級指標(biāo)，采用群體決策法來評估指標(biāo)體系的權(quán)重。SGSD表示國家工業(yè)化的程度。獲得其中權(quán)重的值為w=[0.23 23 2 2 1 1]。

通過以上分析，建立三級綜合評價體系。

2.6 度量工業(yè)化

雖然上文已經(jīng)建立了三級評估，但依然需要一個合適的標(biāo)準評估城市智能成長的成功程度。因此，采用K-means聚類算法來制定合理的標(biāo)準。在這個算法中，數(shù)據(jù)集X包括6個二級指標(biāo)的值。K表示數(shù)據(jù)子集的數(shù)量，在我們的方法中K=4。設(shè)Z表示聚類的中心，與聚類中心的距離用以下公式表示：

根據(jù)K均值聚類，得到最終的標(biāo)準。對于每個指標(biāo)，首先對7個國家的數(shù)據(jù)進行聚類，然后計算出4個聚類中心。然后以聚類中心的平均值作為標(biāo)準邊界。

每個指標(biāo)的標(biāo)準可以通過區(qū)間定性評價二級指標(biāo)。用一般指標(biāo)，優(yōu)質(zhì)指標(biāo)等定性描述來衡量城市的工業(yè)化程度。“差”的意思是這個城市在工業(yè)化的發(fā)展有很大的發(fā)展?jié)摿?。“正?！币馕吨@個城市在這個領(lǐng)域還沒有實現(xiàn)智能增長?！昂玫摹币馑际沁@個城市在這個領(lǐng)域取得了一些成功。優(yōu)秀是用來描述什么時候城市工業(yè)化程度取得巨大成功。結(jié)合六個二級指標(biāo)描述城市智能增長的總體成效。

3 選定國家的工業(yè)發(fā)展?fàn)顩r

本文選定以中國為例，分析當(dāng)前中國的工業(yè)發(fā)展?fàn)顩r,以及21世紀海上絲綢之路的提出給中國帶來的影響。

3.1 中國現(xiàn)狀分析

對于中國當(dāng)前的現(xiàn)狀采用以上的評價模型得到2015年能夠反映工業(yè)6個維度的指標(biāo).可以得出中國當(dāng)前的工業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ乃兄笜?biāo)都處于“好”和“非常好”之間。

3.2 海上絲綢之路分析

隨著海上絲綢之路的構(gòu)想的提出，會給中國工業(yè)帶來巨大的變化。

（1）海上絲綢之路總結(jié)。隨著海上絲綢之路的發(fā)展，會給中國及途經(jīng)國家的工業(yè)發(fā)展帶來一定的影響，基于上文建立的模型考慮，主要考慮絲綢之路對工業(yè)化潛力，工業(yè)化污染，工業(yè)化質(zhì)量，科技含量，工業(yè)化程度和能量消耗這些因素帶來的影響，因此為我國提出如下的影響計劃：

①海上絲綢之路會使工業(yè)污染量降低1%～5%。②海上絲綢之路會使能量消耗值上升1%～5%。③海上絲綢之路會使工業(yè)化質(zhì)量的值提高1%～5%。④海上絲綢之路會使工業(yè)化潛力的值提高1%～5%。

（2）基于時間序列的動態(tài)調(diào)整預(yù)測模型。采用三次指數(shù)平滑法，三次指數(shù)平滑法的參數(shù)對加權(quán)系數(shù)α的精度要求很高，因此需要采用優(yōu)化算法對加權(quán)系數(shù)α進行優(yōu)化。

（3）粒子群算法的優(yōu)化模型。粒子群算法是一種模擬鳥群捕食的算法，每次更新粒子的速度來確定粒子新的位置。

設(shè)xi表示粒子i的位置，vi表示粒子i的速度，k表示迭代步數(shù)，pi表示粒子i的歷史最好位置pg表示所有粒子的歷史最好位置，粒子位置速度得到更新。

（4）綜合預(yù)測模型。利用三次指數(shù)平滑模型和粒子群算法建立綜合預(yù)測模型。

3.3 絲綢之路計劃的評估

研究得到中國的工業(yè)化程度會一直上升到2016會提高47.6%。環(huán)境污染的變化趨勢比工業(yè)化程度的變化趨勢陡，海上絲綢之路對工業(yè)化程度的影響比較大。環(huán)境污染的變化趨勢比工業(yè)化程度的變化趨勢陡，海上絲綢之路對工業(yè)化程度的影響比較大。用過用粒子群算法的性能指標(biāo)進行靈敏度分析，得出無論是在線性能還是離散性能，都在迭代2500次左右趨于平穩(wěn)。在迭代兩千次后，能達到最佳的優(yōu)化值。

4 結(jié)語

此項評價模型的優(yōu)點，可以處理不相關(guān)的特征數(shù)據(jù)。對于決策樹來說，數(shù)據(jù)的準備通常是容易的，其他技術(shù)通常需要對數(shù)據(jù)進行歸納，例如刪除冗余或空白的屬性。決策樹易于理解和實現(xiàn)，大多數(shù)人可以理解決策樹的含義。利用決策樹效率高，決策樹只需構(gòu)造一次，可以重復(fù)使用。每次預(yù)測的最大計算時間不超過決策樹的深度。此項評價模型的缺點，k均值聚類更多地依賴于初始聚類中心的選擇，如果選擇了較差的聚類中心，結(jié)果將會有很大的偏差。