我国智慧城市建设评价研究--基于18个样本城市
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 研究的问题及意义 | 第9-10页 |
| 1.2.1 研究问题 | 第9-10页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.3 文献综述 | 第10-17页 |
| 1.3.1 关于智慧城市概念的研究 | 第10-13页 |
| 1.3.2 关于智慧城市评价体系的研究 | 第13-17页 |
| 1.3.3 研究述评 | 第17页 |
| 1.4 研究方法 | 第17页 |
| 1.5 理论基础 | 第17-18页 |
| 1.6 论文框架及技术路线 | 第18-21页 |
| 1.6.1 论文框架 | 第18-19页 |
| 1.6.2 技术路线 | 第19-21页 |
| 第2章 我国智慧城市发展现状 | 第21-26页 |
| 2.1 智慧城市蓬勃发展 | 第21-23页 |
| 2.2 各地积极探求发展策略 | 第23页 |
| 2.3 智慧城市发展水平差异大 | 第23-24页 |
| 2.4 “新型智慧城市”成发展趋势 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 智慧城市评价指标体系模型构建 | 第26-50页 |
| 3.1 模型的构建原则 | 第26-27页 |
| 3.2 模型的结构及数据处理 | 第27-28页 |
| 3.2.1 模型的结构 | 第27页 |
| 3.2.2 模型数据处理 | 第27-28页 |
| 3.3 基于模糊集思想的指标筛选 | 第28-36页 |
| 3.3.1 指标体系合成 | 第28-34页 |
| 3.3.2 指标筛选 | 第34-35页 |
| 3.3.3 指标信度检验 | 第35-36页 |
| 3.4 基于DPSIR理论的指标分类 | 第36-42页 |
| 3.4.1 指标体系架构思路 | 第36-37页 |
| 3.4.2 指标分类 | 第37-38页 |
| 3.4.3 指标分析 | 第38-42页 |
| 3.5 基于BP神经网络的指标权重计算 | 第42-47页 |
| 3.5.1 预测误差和权值调整 | 第42-43页 |
| 3.5.2 智慧城市指标权重分析 | 第43-46页 |
| 3.5.3 效度检验 | 第46-47页 |
| 3.6 构建评价指标体系 | 第47-49页 |
| 3.7 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 智慧城市建设综合评价 | 第50-57页 |
| 4.1 评价对象与数据来源 | 第50-51页 |
| 4.2 数据处理与结果分析 | 第51-57页 |
| 第5章 促进智慧城市建设的对策与建议 | 第57-60页 |
| 5.1 推进“新型智慧城市”建设 | 第57-58页 |
| 5.2 夯实信息化发展网络基础设施 | 第58页 |
| 5.3 强化“智慧城市”高端人才及干部队伍建设 | 第58-59页 |
| 5.4 大力发展智慧产业 | 第59-60页 |
| 第6章 结语 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
