不确定性因素对宜居性指标体系评定的影响

不确定性因素对宜居性指标体系评定的影响

于龙浩

关键词：城市宜居性；城市指标体系；不确定因素；评估指标

近来，城市宜居性问题成为了城市科学研究领域的热点议题之一。宜居城市的建设已成为我国城市发展的现阶段重要目标，对提升城市居民生活质量、完善城市功能和提高城市运行效率具有重要意义。目前，关于城市宜居性的指标体系的研究，无论是从对居住环境的客观实体的评价和还是对居住环境的主观认知的评价，都是建立在一个恒常性的环境条件下的。然而，一些不确定性的因素（如突发自然灾害、房价大幅波动、宏观政策的重大调整等）会对宜居城市的某些指标产生相应影响，这一方面却少有人研究。本文在对宜居城市指标体系的一般性研究基础上，针对于某些不确定性因素对宜居城市指标体系的影响进行分析，建立相关的的数学模型，试图重新讨论城市宜居性问题。

1宜居城市指标体系构建

宜居城市是城市规划的重要内容，其包括居民住房、出行、教育、文化、医疗、健身等因素。2007年5月,《宜居城市科学评价标准》正式对社会公开发布，宜居城市科学评价指标体系共分为6个大类指标、34个二级指标,88个三级指标，其中定性指标52个,定量指标36个。但该体系问题在于大多数指标需要专家法进行构建，不便于数学模型的建立及修改。因此本文暂不采用这一指标体系[]，而是另选了城市竞争力模型中有关经济实力、生活质量、生态环境三个一级指标，重新构建城市宜居的评价体系，如下表所示：

2.基于不确定性因素的宜居城市指标体系构建

某些时候，一些不确定性的因素（如突发自然灾害、房价大幅波动、宏观政策的重大调整等）会对宜居城市的某些指标产生重大影响，故需要对这一情况进行进一步的分析。

2.1不确定性因素对于宜居城市指标体系的影响

不确定性因素这种影响的实质主要是影响了人们对于指标的选定偏好，从而决定最终的指标体系。例如，出现了房价波动的情况，那么人们就会更加关注房价相关的指标，进而最终应该该部分指标的最终权重。

2.2不确定性因素影响下的宜居城市指标体系构建

将这一影响过程抽象化，建立改进后的人工神经网络模型。新建一个突发事件层作为输入层，将原模型输入层及其隐层共同作为隐层。新模型如图1所示：

图1不确定性因素影响下的宜居城市指标体系模型

2.3基于不确定性因素的宜居城市指标体系优化

令输入层为随机的0，1变量，权重为（0,1）、总和为1的随机数。IBMSPSSStatistics19的多层感知器进行人工神经网络进行仿真。新的权重下表所示：

3总结

本文在原有的宜居城市指标模型基础上，根据淮海经济区的具体数据情况，构建了新德宜居性指标体系。宜居城市排名由高到低分别为徐州市、济宁市、商丘市、连云港市、枣庄市、宿迁市、宿州市、淮北市。其次，本文还考虑了不确定性因素对城市指标体系评定的影响，得出了不确定因素并不会在很大程度上影响指标体系的结论。其中，生活垃圾无害化处理率为重要指标，固定资产投资总额为不重要指标，其他指标均为一般重要指标。最后，通过二次模型的构建，发现不确定性因素对于宜居城市指标体系的影响并不是最重要的影响。

参考文献

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