基于数学模型的智慧城市评价体系构建与未来发展预测

李宽 姜杰 孙博

[摘要]在探索城市可持续发展过程中，“智慧城市”作为一种新模式席卷全世界。为避免智慧城市建设失误、指导智慧城市未来建设方向，文章建立DPSIR模型，构建了一套由3个层次、5个维度、18个指标组成的智慧城市评价指标体系，动态地为相关部门提供建设依据；以营口市为实例进行实证研究，结合层次分析法（AHP）通过SWOT分析得出营口建设水平较为落后；通过构建区域战略发展四边形将其发展模式定义为“防御型战略”，并针对实际情况对“智慧营口”发展计划做出预测，提出建设对策。

[关键词]智慧城市；指标体系；发展预测；DPSIR模型；AHP-SWOT

[DOI]1013939/jcnkizgsc201730022

1引言

随着城市环境、能源、人口以及社会管理之间的矛盾日益凸显，城市发展相关问题再一次成为研究焦点。自“智慧城市”的概念被提出以来，全球各个城市纷纷将智慧城市建设列入城市发展战略。但如何依据实况建设智慧城市？如何评价一个城市的智慧化水平？用什么方法对智慧城市未来发展进行科学有效的预测？这些问题在当今社会仍没有统一的认识，本文正是基于此背景下一次有意义的尝试。

2智慧城市评价指标体系的构建

21模型的设计思路

此研究主要有指标选择、指标分类和指标体系架构建三方面内容。本文对现有的城市评价指标体系进行了系统的总结和归纳，通过模糊集思想选择指标，采用DPSIR模型构建体系架构，引入ANNs理论确定权重；利用SPSS平台对指标进行了分析和处理，对指标权重进行了计算，完成了信度效度检验，最后得到一套适合评价中国国内智慧城市建设水平的评价指标体系。

22模型的构建

DPSIR模型由五大维度组成：Driving（驱动力），Pressure （压力），State （状态），Impacts （影响）和 Responses （响应）。D（Driving缩写，下同）是指公共生活领域对环境施加的压力；P是指由此产生的对被调查对象的消极改变；S是指被调查对象的状态；I是指前三者对被调查对象的最终影响，如大气污染和热岛效应；R是指被调査对象的压力，如对被调查对象立法的社会响应。

221基于模糊集合思想的指标体系筛选

为保证获取广泛和及时的指标，论文搜集了21个智慧城市评价体系的一级指标并进行归类，论文避免了用主观性过强的凭经验选留指标，而是引用模糊集理论，通过构建隶属度函数来进行筛选。[1]

222指标标准化处理

指标库的指标可分为三类，为了统一比较，需采用不同的方法将它们标准化：①百分数型指标无须转化，直接将百分比作为该项分值；②绝对数据型指标需进行转化，如沈阳市的人均受教育年限是114年，营口是105年，则将沈阳的得分记为100，营口和沈阳相比百分数记为营口得分；③相对差异程度指标需利用差异性来进行合成，如用高低收入人群上网比例的差异性来解释互联网的公平性程度。

223指标信度检验

进行指标的信度检验是为了保证指标的有效性。本文对指标信度检验所采用的指标是主流的信度系数——克隆巴赫（Alpha）系数a（a> 09信度很高，07 ～ 09能够接受，a < 07不能接受）。[2]

224指标一致性检验

借助SPSS软件对总库指标进行一致性分析，算出一致性信度系数a值，用以判断各指标信度是否达标，指标能否保留。

225指标权重确定

本文采用ANNs算法来计算指标权重。经过ANNs训练，先明确隐含节点的数量m，再构建一个神经元模型，该模型由一个输出节点、n（n表示由以上四步骤得到的指标个数）个输入节点以及m个隐节点组成。计算输入向量xi到所有隐节点的权向量，权向量的绝对值之和|ωi |就是指标i对应的权向量 wi。即指标i的权重。[3]

ωi=rn-1ωin，wi=ωirn-1ωin，i=1，2，3，…，n

23指标体系的建立

经过上述操作，建立了由五大维度18个指标组成，并附有指标权重的智慧城市评价指标体系，如表1所示。

3智慧城市预测体系的构建（营口市案例研究）

传统SWOT分析存在很强主观性，而AHP具有定量和定性分析的特点，在SWOT分析中嵌套AHP可以极大增强模型的决策能力。

31营口市区域的基本状况

311地理位置概况

营口市地处辽东半岛中部，在渤海东岸，地理坐标E122°13′，N40°39′，隔海相望于葫芦岛和锦州，相邻于鞍山海城南侧，在岫岩、庄河东交界处，相接于大连瓦房店等地北侧。

312港口资源概况

作为东北地区第二大开放港口，营口市有着较高的港口吞吐量、丰富生物、矿产资源和旅游资源。2014年营口港吞吐量超过33亿吨，2017年预计实现43亿吨；营口市已发现39种矿产，乔木170多种，药材资源多达726种；营口市环境怡人，在历届旅游城市评选中多次上榜。

313社会经济概况

①第一产业。2015年营口市农渔业总产值1998亿元，比去年增长了54个百分点；②第二产业。营口市在印染、乐器、家纺等传统工业方面形成优势，在石油化工、新能源、科技创新领域也具规模；③第三产业。2015年营口社会消费总额为4165亿元，其中批发业占多数，比去年增长了94个百分点。

32因素統计及因素分析准备

首先对本文所列指标的进行初步筛选，列出影响营口市发展的各种SW（内部）和OT（外部）因素，找出影响营口市发展的S（优势）、W（劣势）、O（机遇）与T（威胁）以进行S分析、W分析、O分析、T分析和SW、OT交叉分析。

33建立S、W、O、T及组间成对比较矩阵endprint

对优势组、劣势组、机遇组及威胁组通过S分析、W分析、O分析、T分析以及SW、OT等六项交叉分析的结果，构造各组的成对比较矩阵，最后依次进行矩阵之间的一致性检验，确认这些矩阵是否需要调整。

34结果分析

将每组中优先权数最大的因素作为该组优先级因子，重组判断矩阵，最终得到组优先级如表2所示。

从表2得出的组间分析结果可以确定，影响营口可持续发展的四大因素按影响程度排布的顺序是劣势 > 威胁 > 优势 > 机遇。表2中组优先级权数的值代表了SWOT中四个方面因素对营口市智慧发展的影响程度，根据这些值构建营口市智慧发展战略四边形，根据运算法则[4]，结合相关数据得出此四边形的重心坐标为P（-00605，-00071），即此战略四边形的中心位于坐标体系的第三象限，将营口市的发展战略定位为“防御型战略”，其目的是减小被破坏的风险，削弱外部因素产生影响。

35营口市未来发展预测

①加快港口开发步伐。结合国家相关政策，加大营口港海洋矿产资源的开发力度；②实行区域产业改革。充分利用政策机遇，加快营口区域内产业结构的改革，注重产业结构的合理配置，形成产业链；③注重资源合理配置。依托港口资源优势，发展少用地的港口加工产业和少耗水、少污染的物流产业；④合理运用环境资源，优化产业结构，重点开发营口旅游产业，创建旅游型营口。

4结论

论文构建了一套基于DPSIR模型、ANNs算法和模糊集合思想且适合我国的智慧城市评价指标体系，并且通过了指标的信度检验、效度检验，完成了指标可靠性检测。通过对营口市实证研究，结合AHP对“SWOT分析在智慧城市未来发展预测中的应用”进行了较全面的探讨，研究手段体现了多学科的交叉。本文研究成果能够为智慧城市研究提供理论基础，为智慧城市建设提供可操作的技术方法，这对指导智慧城市未来建设具有重要的现实意义。

参考文献：

[1]伍建桥 应用模糊集理论评价高职实践教学质量[J]. 湖南科技学院学报，2006，27（5）：316-318

[2] 陈思，彭博，江林强 课堂教学质量评价

表之信度客观性的实践检验[J]. 太原城市职业技术学院学报，2015（1）：69-70

[3] 刘敏，孙树栋 基于ANN的电子商务水平测度指标权重的确定方法[J]. 软科学，2006，20（4）：136-139

[4] 孙剑萍，汤兆平，陈玉洁 我国生物燃料可持续发展研究——基于SWOT战略四边形[J]. 农机化研究，2012，34（6）：179-183

[基金项目]辽宁科技大学大学生创新创业训练计划专项经费资助（项目编号：201710146000243）。

[作者簡介]李宽（1996—），男，汉族，河北邢台人，就读于辽宁科技大学，研究方向：建筑环境与能源应用。endprint