[发明专利]一种基于大数据的宜居城市评价方法和系统

说明书

本发明涉及城市评价领域，特别涉及一种基于大数据的宜居城市评价方法和系统。所述一种基于大数据的宜居城市评价方法，包括步骤：获取连续两年以上不同指标对应的样本数据；根据所述样本数据计算所述不同指标的增长比例；通过熵选法计算所述不同指标的权重；根据所述不同指标的增长比例和所述不同指标的权重建立评价模型。获取不同指标的多种样本数据来进行城市宜居度评估，可以得到更精准的分析结果。

技术领域

本发明涉及城市评价领域，特别涉及一种基于大数据的宜居城市评价方法和系统。

背景技术

随着科技与经济的发展，越来越多的人涌向城市，也随着工业化的进行，城市的环境受到越来越多的污染。人们对于一个城市的宜居性要求也越来越高，一个高宜居性的城市在未来人才吸引方面也起着关键的作用。目前常见的对于城市宜居性的判断是通过采用单一的数据来进行宜居城市的评价和分析，其分析结果精准度较差。

发明内容

为此，需要提供一种基于大数据的宜居城市评价方法，用以解决现有技术中采用单一数据进行宜居城市的评价分析，分析结果精准度差的问题。具体技术方案如下：

一种基于大数据的宜居城市评价方法，包括步骤：

获取连续两年以上不同指标对应的样本数据；

根据所述样本数据计算所述不同指标的增长比例；

通过熵选法计算所述不同指标的权重；

根据所述不同指标的增长比例和所述不同指标的权重建立评价模型。

进一步的，所述“根据所述样本数据计算所述不同指标的增长比例”，还包括步骤：

通过公式：

计算所述不同指标的增长比例，其中：U_ij为第i项指标第j年的数据，X_ij为第i项指标第j年相较于第j-1年的增长。

进一步的，所述“通过熵选法计算所述不同指标的权重”前，还包括步骤：

通过极大-极小值法对不同指标对应的样本数据无量纲化至[0,1]的区间内。

进一步的，所述“通过熵选法计算所述不同指标的权重”，还包括步骤：

计算无量纲化后的不同指标对应的样本数据X_ij'的比重R_ij：

计算第j项指标的熵值e_jk：

计算第j项指标差异性系数g_jk：

g_jk＝1-e_jk

计算指标X_ij'的权重w_jk：

计算权重集合：

{w_jk|j＝1,2,3,...；k＝1,2,3,...}。

进一步的，所述指标包括一级指标，所述一级指标下包括二级指标，所述二级指标下还包括三级指标；

所述一级指标为：城市宜居指数；

所述二级指标包括以下中的一种或多种：安全性、健康性、方便性、舒适性、经济发展性；

所述安全性指标包括以下中的一种或多种三级指标：对公共安全事件处理成功、安全教育；