基于熵—云模型的我国绿色智慧城市发展水平评价研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 选题背景、目的及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究目的 | 第11页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第13-16页 |
| 1.2.1 绿色城市的国内外研究综述 | 第13-14页 |
| 1.2.2 智慧城市的国内外研究综述 | 第14-15页 |
| 1.2.3 绿色智慧城市的国内外研究综述 | 第15页 |
| 1.2.4 文献研究综述 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容、方法与思路 | 第16-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第17页 |
| 1.3.3 研究思路 | 第17-19页 |
| 1.4 论文创新点 | 第19页 |
| 1.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第20-32页 |
| 2.1 绿色智慧城市理论 | 第20-23页 |
| 2.1.1 绿色智慧城市的提出 | 第20-22页 |
| 2.1.2 绿色智慧城市的概念和内涵 | 第22页 |
| 2.1.3 绿色智慧城市的主体 | 第22-23页 |
| 2.2 熵权法相关理论 | 第23-24页 |
| 2.2.1 熵权法的概述 | 第23页 |
| 2.2.2 熵权法确定权重 | 第23-24页 |
| 2.3 云模型相关理论 | 第24-29页 |
| 2.3.1 云模型的概念 | 第24-25页 |
| 2.3.2 云模型的数字特征 | 第25页 |
| 2.3.3 云发生器 | 第25-28页 |
| 2.3.4 熵权—云评价模型 | 第28-29页 |
| 2.4 支持向量机相关理论 | 第29-32页 |
| 2.4.1 支持向量机的概念 | 第29-30页 |
| 2.4.2 支持向量机的回归预测算法 | 第30-32页 |
| 第三章 绿色智慧城市评价指标体系的构建 | 第32-38页 |
| 3.1 评价指标体系建立的基本原则 | 第32-33页 |
| 3.2 绿色智慧城市评价体系的模型框架 | 第33页 |
| 3.3 我国绿色智慧城市的评价指标体系的构建 | 第33-38页 |
| 3.3.1 支撑层面 | 第34-35页 |
| 3.3.2 社会层面 | 第35页 |
| 3.3.3 经济层面 | 第35-36页 |
| 3.3.4 生态层面 | 第36-38页 |
| 第四章 绿色智慧城市评价实证研究 | 第38-55页 |
| 4.1 样本的选择和数据来源 | 第38页 |
| 4.2 评价指标的筛选 | 第38-41页 |
| 4.2.1 原始数据的处理 | 第38-39页 |
| 4.2.2 初始指标筛选 | 第39-41页 |
| 4.3 指标权重的计算 | 第41页 |
| 4.4 实证研究 | 第41-51页 |
| 4.4.1 评价指标等级划分 | 第41-43页 |
| 4.4.2 云数字特征 | 第43-46页 |
| 4.4.3 熵权—云模型评价结果 | 第46-47页 |
| 4.4.4 SVM评价结果 | 第47-49页 |
| 4.4.5 评价结果对比 | 第49-51页 |
| 4.5 绿色智慧城市发展水平评价结果分析及思考 | 第51-54页 |
| 4.5.1 评价等级为Ⅰ级的地区 | 第51-52页 |
| 4.5.2 评价等级为Ⅱ级地区 | 第52页 |
| 4.5.3 评价等级为Ⅲ级地区 | 第52-53页 |
| 4.5.4 评价等级为Ⅳ级地区 | 第53-54页 |
| 4.5.5 评价等级为Ⅴ级地区 | 第54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-56页 |
| 5.1 主要结论与研究成果 | 第55页 |
| 5.2 研究不足与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 附录 | 第58-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 读研期间主要科研成果 | 第70页 |
| 读研期间主要参与课题研究 | 第70页 |
