| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外文献综述 | 第13-19页 |
| ·关于新型城镇化的内涵 | 第13-15页 |
| ·关于城镇化发展模式的理论 | 第15-19页 |
| ·研究内容与框架 | 第19-20页 |
| ·研究方法与创新之处 | 第20-22页 |
| ·研究方法 | 第20-21页 |
| ·本文的创新之处 | 第21-22页 |
| 第二章 我国新型城镇化发展水平评价现状及问题分析 | 第22-28页 |
| ·我国新型城镇化发展水平评价现状分析 | 第22-25页 |
| ·我国新型城镇化发展水平评价指标构建方法现状分析 | 第22-24页 |
| ·我国新型城镇化发展水平测度方法现状分析 | 第24-25页 |
| ·我国新型城镇化水平评价问题分析 | 第25-28页 |
| ·我国新型城镇化水平评价指标构建方法问题分析 | 第25-26页 |
| ·我国新型城镇化水平测度方法问题分析 | 第26-28页 |
| 第三章 我国新型城镇化发展水平评价体系构建 | 第28-44页 |
| ·我国新型城镇化发展水平评价指标体系构建的基本原则 | 第28-29页 |
| ·我国新型城镇化发展水平评价指标体系的确定 | 第29-44页 |
| ·评价指标体系的备选指标集 | 第29-31页 |
| ·指标体系的筛选 | 第31-44页 |
| 第四章 基于PSO-SVM的我国新型城镇化发展水平评价 | 第44-58页 |
| ·我国新型城镇化发展现状 | 第44-45页 |
| ·粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM) | 第45-49页 |
| ·支持向量机（SVM）的回归原理 | 第45-46页 |
| ·粒子群算法（PSO）的原理 | 第46-47页 |
| ·粒子群算法优化支持向量机（PSO-SVM）的原理 | 第47-49页 |
| ·基于PSO-SVM的我国新型城镇化发展水平评价过程 | 第49-50页 |
| ·我国新型城镇化发展水平评价结果分析 | 第50-53页 |
| ·高水平区结果分析 | 第50-51页 |
| ·较高水平区结果分析 | 第51页 |
| ·一般水平区结果分析 | 第51-52页 |
| ·较低水平区结果分析 | 第52-53页 |
| ·我国新型城镇化发展对策建议 | 第53-58页 |
| ·高水平区培育国家标杆级新型城镇 | 第53-54页 |
| ·较高水平区强化绿色城镇化建设 | 第54页 |
| ·一般水平区多路径提升新型城镇化进程 | 第54-56页 |
| ·较低水平区发展山地特色新型城镇 | 第56-58页 |
| 第五章 研究结论与展望 | 第58-60页 |
| ·研究结论 | 第58-59页 |
| ·研究不足与展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第69页 |
| 攻读学位期间参与导师课题 | 第69页 |
