CN114022043A - 城市发展水平确定方法、装置及终端设备 - Google Patents

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CN114022043A CN202111433138.7A CN202111433138A CN114022043A CN 114022043 A CN114022043 A CN 114022043A CN 202111433138 A CN202111433138 A CN 202111433138A CN 114022043 A CN114022043 A CN 114022043A
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张肖杰
高建为
李骥
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State Grid Corp of China SGCC
State Grid Hebei Electric Power Co Ltd
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Abstract

本申请适用于综合评价技术领域，提供了城市发展水平确定方法、装置及终端设备。该城市发展水平确定方法包括：获取预设指标体系中毎个指标在预设时间内的数值，预设指标体系包括多个指标；基于每个指标在预设时间内的数值，确定预设指标体系中的毎个指标的指标值；基于城市的地域因素和经济因素，设置每个指标的权重；基于各个指标的指标值和权重，通过混沌识别技术构建评价模型，以确定城市发展水平。本申请能够更好的确定城市发展水平。

Description

城市发展水平确定方法、装置及终端设备
技术领域
本申请属于综合评价技术领域，尤其涉及城市发展水平确定方法、装置及终端设备。
背景技术
绿色发展作为人类重要发展理念显得日益重要，而核心区域城市群对绿色发展的推进起着至关重要的作用。长期以来，国内外许多专家学者对城市群绿色发展进行了大量的研究，提出了许多有效的方法，但也存在这样或那样的问题。
例如，在综合评价模型中指标赋值的方面，传统的专家评分指标赋值的方法存在未考虑历史合理区间等缺点，在一定程度上容易造成专家评分的主观性；而在指标赋权的方面，传统的主客观相结合的指标赋权方法未考虑不同城市群经济发展差异对评估的影响，无法构建出差异化评估指标权重集合。在评级方面，传统物元可拓理论在确定最终评级时采用的是M-M准则(最大隶属度准则)，但是考虑到M-M准则无法反映参评对象自身界限的不确定性，同时，若采用传统物元可拓理论将会出现结果偏差超出阈值后无法测算的问题。
发明内容
为克服相关技术中存在的城市发展水平评价不准确的技术问题，本申请实施例提供了城市发展水平确定方法、装置及终端设备。
本申请是通过如下技术方案实现的：
第一方面，本申请实施例提供了一种城市发展水平确定方法，包括：
获取预设指标体系中毎个指标在预设时间内的数值，所述预设指标体系包括多个指标；
基于每个指标在预设时间内的数值，确定所述预设指标体系中的毎个指标的指标值；
基于城市的地域因素和经济因素，设置每个指标的权重；
基于各个指标的指标值和权重，通过混沌识别技术构建评价模型，以确定城市发展水平。
结合第一方面，在一些可能的实现方式中，所述基于每个指标在预设时间内的数值，确定所述预设指标体系中的毎个指标的指标值，包括：
计算每个指标在预设时间内的数值的平均值；
基于所述平均值确定每个指标的变动期望系数；
基于所述变动期望系数确定每个指标的指标范围；
对每个指标的指标范围进行无量纲化处理，得到每个指标的指标值。
示例性的，所述变动期望系数为
Figure BDA0003380736660000021
γi表示变动期望系数，xik表示指标i第k年的指标值；
Figure BDA0003380736660000022
表示指标i的均值，n表示年数；
每个指标的指标范围为
Figure BDA0003380736660000023
xikmax表示指标i第k年的指标范围上限，xikmin表示指标i第k年的指标范围下限；
每个指标的指标值为
Figure BDA0003380736660000024
结合第一方面，在一些可能的实现方式中，所述基于地域因素和经济因素，设置每个指标的权重，包括：
根据城市发展对不同发展阶段的要求差异，计算不同发展阶段下各个指标的重要程度，得到指标维对时间维的第一映射矩阵；
计算各个城市处于各个发展阶段的概率，根据所述概率确定时间维对空间维的第二映射矩阵；
基于所述第一映射矩阵和所述第二映射矩阵确定每个指标的差异化修正权重；
基于各个指标的对角矩阵对所述差异化修正权重进行修正，得到差异化修正权重矩阵；
对同一城市的差异化修正权重矩阵进行归一化处理，得到每个指标的权重。
示例性的，各个指标的重要程度表示为
Figure BDA0003380736660000031
αij表示指标i与指标j比较值，指标i比指标j重要度高时αij>1，指标i比指标j重要度低时αij<1，l为指标的数量，i＝1，2，…，l，j＝1，2，…，l；所述第一映射矩阵为
Figure BDA0003380736660000032
所述第二映射矩阵为
Figure BDA0003380736660000033
l为城市的发展阶段数量，n为城市数量，θij为城市j处于发展阶段i的概率；
所述基于各个指标的对角矩阵对所述差异化修正权重进行修正，得到差异化修正权重矩阵，包括：
将指标权重转化为对角矩阵
Figure BDA0003380736660000034
γ11、γ22、……、γll分别为矩阵αl*l的l个特征值；
通过对角矩阵γl*l对差异化修正权重进行修正，得到差异化修正权重矩阵
Figure BDA0003380736660000035
其中
Figure BDA0003380736660000036
所述对同一城市的差异化修正权重矩阵进行归一化处理，得到每个指标的权重，包括：
对差异化修正权重矩阵中的λxy进行归一化处理
Figure BDA0003380736660000041
得到每个指标的权重
Figure BDA0003380736660000042
结合第一方面，在一些可能的实现方式中，所述多个指标第一层指标、第二层指标和第三层指标，所述第二层指标隶属于所述第一层指标，所述第三层指标隶属于所述第二层指标；
所述基于各个指标的指标值和权重，通过混沌识别技术构建评价模型，包括：
所述第二层指标的混沌识别采用的公式为：
Figure BDA0003380736660000043
Bi是第二层指标中第i个指标的混沌识别结果，Ac表示第二层指标中第c个指标的下属指标层权重集，yi是第二层指标赋值矩阵，acm是指第二层指标第c个指标的下属指标层中第m个指标对于第二层指标的权重，ymi是指对应指标层中第m个指标的赋值，
Figure BDA0003380736660000044
为混沌算子，采用
Figure BDA0003380736660000045
计算；
所述第一层指标的混沌识别采用的公式为：
Figure BDA0003380736660000046
C是第一层指标考虑发展阶段和地域经济的混沌识别结果，B是第二层指标对于第一层指标的权重集，λ3*n T是指第一层指标对应的不同城市的第二层指标的权重集，λ3*n T是指标层赋值矩阵，n行列向量分别对应的是n个城市的混沌识别结果。
一些实施例中，所述确定城市发展水平，包括：
将C中最大值所对应的评价等级作为评价对象在不同城市的评价结果。
第二方面，本申请实施例提供了一种城市发展水平确定装置，包括：获取模块，用于获取预设指标体系中毎个指标在预设时间内的数值，所述预设指标体系包括多个指标；指标值确定模块，用于基于每个指标在预设时间内的数值，确定所述预设指标体系中的毎个指标的指标值；权重设置模块，用于基于城市的地域因素和经济因素，设置每个指标的权重；模型构建模块，用于基于各个指标的指标值和权重，通过混沌识别技术构建评价模型，以确定城市发展水平。
第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面任一项所述的城市发展水平确定方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项所述的城市发展水平确定方法。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的城市发展水平确定方法。
本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：
本申请实施例，在指标赋值方面，根据指标在预设时间内的数值确定指标的指标值，考虑指标值的历史合理区间，避免了以往专家评分的主观性；在指标赋权方面，结合了不同城市群的地理因素和经济因素对评估的影响，构建差异化评估指标权重；在综合评估模型方面，选择混沌识别技术的综合评价模型，避免了采用传统的物元可拓理论出现超出阈值无法测算的问题，从而能够更加准确地确定城市发展水平。
可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本说明书。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请一实施例提供的城市发展水平确定方法的应用场景示意图；
图2是本申请一实施例提供的城市发展水平确定方法的流程示意图；
图3是本申请实施例提供的城市发展水平确定方法装置的结构示意图；
图4是本申请实施例提供的城市发展水平确定方法终端设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
长期以来，国内外许多专家学者对城市群发展进行了大量的研究，提出了许多有效的方法。例如，在综合评价模型中指标赋值的方面，传统的专家评分指标赋值的方法存在未考虑历史合理区间等缺点，在一定程度上容易造成专家评分的主观性；而在指标赋权的方面，传统的主客观相结合的指标赋权方法未考虑不同城市群经济发展差异对评估的影响，无法构建出差异化评估指标权重集合。在评级方面，传统物元可拓理论在确定最终评级时采用的是M-M准则(最大隶属度准则)，但是考虑到M-M准则无法反映参评对象自身界限的不确定性，同时，若采用传统物元可拓理论将会出现结果偏差超出阈值后无法测算的问题。
基于上述问题，本申请实施例中的一种城市发展水平确定方法，基于指标在预设时间内的数值确定指标的指标值，基于城市的地域因素和经济因素设置每个指标的权重，基于各个指标的指标值和权重，通过混沌识别技术构建评价模型，以确定城市发展水平。本申请实施例中，在指标赋值方面，根据指标在预设时间内的数值确定指标的指标值，考虑历史合理区间，避免了以往专家评分的主观性；在指标赋权方面，结合了不同城市群的地理因素和经济因素对评估的影响，构建差异化评估指标权重；在综合评估模型方面，选择了混沌识别技术构建评价模型，避免了采用物元可拓理论出现超出阈值无法测算的问题，从而能够更加准确地确定城市发展水平。
举例说明，本申请实施例可以应用到如图1所示的示例性场景中。在该场景中，城市发展指标获取设备10用于采集目标城市群近些年各项指标的数据，采集到的指标发送给城市发展水平确定设备20。
需要说明的是，上述应用场景作为示例性说明，并不用于限定本申请实施例实施时的应用场景，事实上，本申请实施例也可以应用于其它应用场景中。比如，在另一些示例性应用场景中，也可以是由工作人员上传各项指标数据发送给城市发展水平确定设备20等。
图2是本申请一实施例提供的一种城市发展水平确定方法的示意性流程图，参照图2，对上述城市发展水平确定方法的详述如下：
在步骤101中，获取预设指标体系中毎个指标在预设时间内的数值。
其中，上述预设指标体系可以包括多个指标。
例如，上述预设指标体系中的多个指标可以划分为第一层指标、第二层指标和第三层指标，第二层指标隶属于所述第一层指标，第三层指标隶属于第二层指标。
示例性的，综合考虑指标的获取性和反映程度，从经济发展、社会进步和资源环境三个维度选取15项指标，具体如表1所示。
(1)经济发展在经济发展维度，主要考虑城市群在发展过程中的经济增长情况，反映城市群在经济方面的优势。因而选取了GDP增长率、人均可支配收入增长率、第二产业增加值占比、经济辐射指数。
(2)资源环境在资源环境维度，主要考虑资源利用率和环境保护方面的投入情况，反映翻译城市群发展在资源环境领域的优势。因而选取了单位GDP能耗变动率、工业固废减排率、工业废水减排率、二氧化碳减排率、空气质量综合指数和垃圾回收再利用率。
(3)社会进步在社会进步维度，主要考虑人口聚集、资源聚集、交通便利等情况，反映城市群在社会进步方面的优势。因而选取了人口规模基尼系数、城乡可支配收入差异比、科技投入占比、教育支出占比、人均住房面积。
表1城市发展水平评估指标体系
Figure BDA0003380736660000091
表1中，第一层指标可以为目标层指标，第二层指标可以为准则层指标，第三层指标为指标层指标。目标层指标包括城市群绿色发展水平评估，第二层指标包括经济发展指标、资源环境指标和社会进步指标。
第三层指标中的GDP增长率、人均可支配收入增长率、第二产业增加值占比率和经济辐射指数属于第二层指标中的经济发展指标。第三层指标中的单位GDP能耗变动率、工业固废减排率、工业废水减排率、二氧化碳减排率、空气质量综合指数和垃圾回收再利用率隶属于第二层指标中的资源环境指标。第三层指标中的人口规模基尼系数、城乡可支配收入差异比、科技投入占比、教育支出占比和人均住房面积隶属于第二层指标中的社会进步指标。
在步骤102中，基于每个指标在预设时间内的数值，确定所述预设指标体系中的毎个指标的指标值。
其中，指标赋值对于大部分评估来说采用的是单值法，即单个指标结果只有一种。但指标的实际取值往往是有区间的，在合理区间范围内的指标评估结果应该受赋值方法的影响更小才是合理的。
基于此，对于指标赋值的问题，考虑历史指标变动情况，通过设定指标变动期望系数，来确定指标合理范围，结合实际指标值确定指标无量纲化后的取值范围。
示例性的，步骤102可以包括步骤A1至步骤A4。
步骤A1，计算每个指标在预设时间内的数值的平均值。
示例性的，每个指标在预设时间内的数值的平均值为
Figure BDA0003380736660000101
xik表示指标i第k年的指标值；
Figure BDA0003380736660000102
表示指标i的均值，n为预设时间对应的年数，例如n＝5。
步骤A2，基于该平均值确定每个指标的变动期望系数。
示例性的，变动期望系数为
Figure BDA0003380736660000103
γi表示变动期望系数，xik表示指标i第k年的指标值；
Figure BDA0003380736660000104
表示指标i的均值，n表示年数。
步骤A3，基于变动期望系数确定每个指标的指标范围。
示例性的，每个指标的指标范围为
Figure BDA0003380736660000105
xikmax表示指标i第k年的指标范围上限，xikmin表示指标i第k年的指标范围下限。
步骤A4，对每个指标的指标范围进行无量纲化处理，得到每个指标的指标值。
示例性的，对每个指标的指标范围进行无量纲化处理，得到每个指标的指标值为
Figure BDA0003380736660000111
在步骤103中，基于城市的地域因素和经济因素，设置每个指标的权重。
其中，设置指标权重时往往没有考虑不同对象的差异，例如地域差异和经济差异，采用同一套指标权重就显得不合理。
基于此，对于指标赋权的问题，在常规指标权重设置的基础上，将地域差异和经济差异融合到对指标的赋权中，从而设计不同评估对象所适用的权重集。
示例性的，步骤103可以包括步骤B1至步骤B5。
步骤B1，根据城市发展对不同发展阶段的要求差异，计算不同发展阶段下各个指标的重要程度，得到指标维对时间维的第一映射矩阵。
本步骤中，根据城市群发展对不同发展阶段的要求差异，计算不同发展阶段下各指标的重要程度，从而得到指标维对时间维的第一映射矩阵。考虑到第三层指标较多，不同发展阶段的城市群绿色发展可以从第二层指标反映出来，因此对第二层指标的权重进行调整。其中，第二层指标包括：经济发展、资源环境和社会进步。针对这三项指标在不同发展阶段的重要程度不同，进行互相对比。
以αij表示指标i与指标j的比较值，当i＝j时，αij＝1，指标i比指标j重要度高时αij>1，指标i比指标j重要度低时αij<1。
表2重要程度对比规则
对比关系 同样重要 略微重要 较为重要 非常重要 绝对重要
α<sub>ij</sub>取值 1 2 3 4 5
根据对称性可知，
Figure BDA0003380736660000112
基于此，各个指标的重要程度可以表示为判断矩阵
Figure BDA0003380736660000113
l为指标的数量，i＝1，2，…，l，j＝1，2，…，l。本实施例中，由于第二层指标的数量为3个，所以l＝3。
计算各行之积的根值μi，即
Figure BDA0003380736660000121
对得到的各行根值进行归一化处理，即可得到不同指标对各发展阶段的重要程度。
令
Figure BDA0003380736660000122
由此可以得到指标维对时间维的第一映射矩阵为
Figure BDA0003380736660000123
步骤B2，计算各个城市处于各个发展阶段的概率，根据概率确定时间维对空间维的第二映射矩阵。
其中，在得到指标维对时间维的映射矩阵后，还需要考虑不同区域经济发展差异，构建地域经济对发展阶段的映射矩阵。这里通过对比分析，确定各地区处于各发展阶段的概率。以某地区为例，通过分析，该地区处于三个发展阶段概率为θ1:θ2:θ3，则时间维到空间维的映射矩阵＝[θ1θ2θ3]T。由此可以得到各地区(设有n个地区)的概率情况，进而得到时间维对空间维的第二映射矩阵为
Figure BDA0003380736660000124
l为城市的发展阶段数量，n为城市数量，θij为城市j处于发展阶段i的概率。本实施例中，城市的发展阶段数量为3个，所以l＝3。
步骤B3，基于第一映射矩阵和所述第二映射矩阵确定每个指标的差异化修正权重。
其中，差异化修正权重可以为：
Figure BDA0003380736660000125
步骤B4，基于各个指标的对角矩阵对所述差异化修正权重进行修正，得到差异化修正权重矩阵。
其中，将第二层指标的指标权重转化为对角矩阵
Figure BDA0003380736660000131
γ11、γ22、……、γll分别为矩阵αl*l的l个特征值；通过对角矩阵γl*l对差异化修正权重进行修正，得到差异化修正权重矩阵
Figure BDA0003380736660000132
其中
Figure BDA0003380736660000133
步骤B5，对同一城市的差异化修正权重矩阵进行归一化处理，得到每个指标的权重。
本步骤中，对差异化修正权重矩阵中的λxy进行归一化处理
Figure BDA0003380736660000134
得到每个指标的权重
Figure BDA0003380736660000135
在步骤104中，基于各个指标的指标值和权重，通过混沌识别技术构建评价模型，以确定城市发展水平。
针对经典的物元可拓理论在测算过程中会遇到参评物元的历史值超过节域的问题，本实施例中采用混沌识别技术构建评价模型，根据构建的评价模型确定城市发展水平。其中，混沌识别包括对指标层指标和准则层指标的一级混沌识别，以及准则层指标和目标层指标的二级混沌识别。
其中，第二层指标的混沌识别采用的公式为：
Figure BDA0003380736660000136
Bi是第二层指标中第i个指标的混沌识别结果，Ac表示第二层指标中第c个指标的下属指标层权重集，yi是第二层指标赋值矩阵，acm是指第二层指标第c个指标的下属指标层中第m个指标对于第二层指标的权重，ymi是指对应指标层中第m个指标的赋值，
Figure BDA0003380736660000141
为混沌算子，采用
Figure BDA0003380736660000142
计算。进而建立目标层指标的隶属度矩阵为：
Figure BDA0003380736660000143
第一层指标的混沌识别采用的公式为：
Figure BDA0003380736660000144
C是第一层指标考虑发展阶段和地域经济的混沌识别结果，B是第二层指标对于第一层指标的权重集，λ3*n T是指第一层指标对应的不同城市的第二层指标的权重集，λ3*n T是指标层赋值矩阵，n行列向量分别对应的是n个城市的混沌识别结果。
可选的，步骤104中确定城市发展水平可以为：将C中最大值所对应的评价等级作为评价对象在不同城市的评价结果。例如，对评价向量C做分析并得出结论，根据最大隶属度原则，将C中最大值所对应的评价等级作为评价对象在不同地区的评价结果。
上述城市发展水平确定方法，在指标赋值方面，根据指标在预设时间内的数值确定指标的指标值，考虑历史合理区间，避免了以往专家评分的主观性；在指标赋权方面，结合了不同城市群的地理因素和经济因素对评估的影响，构建差异化评估指标权重；在综合评估模型方面，选择混沌识别技术的综合评价模型，避免了采用物元可拓理论出现超出阈值无法测算的问题，从而能够更加准确地确定城市发展水平。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
对应于上文实施例所述的一种城市发展水平确定方法，图3示出了本申请实施例提供的一种城市发展水平确定方法装置的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。
参见图3，本申请实施例中的城市发展水平确定方法装置可以包括获取模块201、指标值确定模块202、权重设置模块203、模型构建模块204。
其中，获取模块201，用于获取预设指标体系中毎个指标在预设时间内的数值，所述预设指标体系包括多个指标。指标值确定模块202，用于基于每个指标在预设时间内的数值，确定所述预设指标体系中的毎个指标的指标值。权重设置模块203，用于基于城市的地域因素和经济因素，设置每个指标的权重。模型构建模块204，用于基于各个指标的指标值和权重，通过混沌识别技术构建评价模型，以对城市发展水平进行评价。
可选的，指标值确定模块202具体可以用于：计算出每个指标在预设时间内的数值的平均值，然后根据计算出的平均值确定变动期望系数，根据变动期望系数确定每个指标的指标范围，最后对每个指标的指标范围进行无量纲化处理，得到每个指标的指标值。
示例性的，所述变动期望系数为
Figure BDA0003380736660000151
γi表示变动期望系数，xik表示指标i第k年的指标值；
Figure BDA0003380736660000152
表示指标i的均值，n表示年数；
每个指标的指标范围为
Figure BDA0003380736660000153
xikmax表示指标i第k年的指标范围上限，xikmin表示指标i第k年的指标范围下限；
每个指标的指标值为
Figure BDA0003380736660000154
可选的，权重设置模块203具体可以用于：
根据城市发展对不同发展阶段的要求差异，计算不同发展阶段下各个指标的重要程度，得到指标维对时间维的第一映射矩阵。计算各个城市处于各个发展阶段的概率，确定时间维对空间维的第二映射矩阵。根据第一映射矩阵和第二映射矩阵确定每个指标的差异化修正权重。然后对各个指标的对角矩阵差异化修正权重进行修正，得到差异化修正权重矩阵。最后对同一城市的差异化修正权重矩阵进行归一化处理，得到每个指标的权重。
示例性的，各个指标的重要程度表示为
Figure BDA0003380736660000161
αij表示指标i与指标j比较值，指标i比指标j重要度高时αij>1，指标i比指标j重要度低时αij<1，l为指标的数量，i＝1，2，…，l，j＝1，2，…，l；所述第一映射矩阵为
Figure BDA0003380736660000162
所述第二映射矩阵为
Figure BDA0003380736660000163
l为城市的发展阶段数量，n为城市数量，θij为城市j处于发展阶段i的概率；
所述基于各个指标的对角矩阵对所述差异化修正权重进行修正，得到差异化修正权重矩阵，包括：
将指标权重转化为对角矩阵
Figure BDA0003380736660000164
γ11、γ22、……、γll分别为矩阵αl*l的l个特征值；
通过对角矩阵γl*l对差异化修正权重进行修正，得到差异化修正权重矩阵
Figure BDA0003380736660000165
其中
Figure BDA0003380736660000166
所述对同一城市的差异化修正权重矩阵进行归一化处理，得到每个指标的权重，包括：
对差异化修正权重矩阵中的λxy进行归一化处理
Figure BDA0003380736660000171
得到每个指标的权重
Figure BDA0003380736660000172
可选的，所述多个指标第一层指标、第二层指标和第三层指标，所述第二层指标隶属于所述第一层指标，所述第三层指标隶属于所述第二层指标。模型构建模块204具体可以用于：
通过混沌识别技术构建评价模型第二层指标的混沌识别采用的公式为：
Figure BDA0003380736660000173
Bi是第二层指标中第i个指标的混沌识别结果，Ac表示第二层指标中第c个指标的下属指标层权重集，yi是第二层指标赋值矩阵，acm是指第二层指标第c个指标的下属指标层中第m个指标对于第二层指标的权重，ymi是指对应指标层中第m个指标的赋值，
Figure BDA0003380736660000174
为混沌算子，采用
Figure BDA0003380736660000175
计算；
第一层指标的混沌识别采用的公式为：
Figure BDA0003380736660000176
C是第一层指标考虑发展阶段和地域经济的混沌识别结果，B是第二层指标对于第一层指标的权重集，λ3*n T是指第一层指标对应的不同城市的第二层指标的权重集，λ3*n T是指标层赋值矩阵，n行列向量分别对应的是n个城市的混沌识别结果。
可选的，确定城市发展水平具体可以为：C中最大值所对应的评价等级作为评价对象在不同城市的评价结果。
需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本申请实施例还提供了一种终端设备，参见图4，该终端设备500可以包括：至少一个处理器510、存储器520以及存储在所述存储器520中并可在所述至少一个处理器510上运行的计算机程序，所述处理器510执行所述计算机程序时实现上述任意各个方法实施例中的步骤，例如图2所示实施例中的步骤101至步骤104。或者，处理器510执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图3所示模块201至204的功能。
示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器520中，并由处理器510执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序段，该程序段用于描述计算机程序在终端设备500中的执行过程。
本领域技术人员可以理解，图4仅仅是终端设备的示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如输入输出设备、网络接入设备、总线等。
处理器510可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器520可以是终端设备的内部存储单元，也可以是终端设备的外部存储设备，例如插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。所述存储器520用于存储所述计算机程序以及终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器520还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(ExtendedIndustry Standard Architecture，EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。
本申请实施例提供的城市发展水平确定方法可以应用于计算机、平板电脑、笔记本电脑、服务器、手机等终端设备上，本申请实施例对终端设备的具体类型不作任何限制。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上述城市发展水平确定方法各个实施例中的步骤。
本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在移动终端上运行时，使得移动终端执行时实现可实现上述城市发展水平确定方法各个实施例中的步骤。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种城市发展水平确定方法，其特征在于，包括：
获取预设指标体系中毎个指标在预设时间内的数值，所述预设指标体系包括多个指标；
基于每个指标在预设时间内的数值，确定所述预设指标体系中的毎个指标的指标值；
基于城市的地域因素和经济因素，设置每个指标的权重；
基于各个指标的指标值和权重，通过混沌识别技术构建评价模型，以确定城市发展水平。
2.如权利要求1所述的城市发展水平确定方法，其特征在于，所述基于每个指标在预设时间内的数值，确定所述预设指标体系中的毎个指标的指标值，包括：
计算每个指标在预设时间内的数值的平均值；
基于所述平均值确定每个指标的变动期望系数；
基于所述变动期望系数确定每个指标的指标范围；
对每个指标的指标范围进行无量纲化处理，得到每个指标的指标值。
3.如权利要求2所述的城市发展水平确定方法，其特征在于，所述变动期望系数为
Figure FDA0003380736650000011
γi表示变动期望系数，xik表示指标i第k年的指标值；
Figure FDA0003380736650000012
表示指标i的均值，n表示年数；
每个指标的指标范围为
Figure FDA0003380736650000013
xikmax表示指标i第k年的指标范围上限，xikmin表示指标i第k年的指标范围下限；
每个指标的指标值为
Figure FDA0003380736650000014
4.如权利要求1所述的城市发展水平确定方法，其特征在于，所述基于地域因素和经济因素，设置每个指标的权重，包括：
根据城市发展对不同发展阶段的要求差异，计算不同发展阶段下各个指标的重要程度，得到指标维对时间维的第一映射矩阵；
计算各个城市处于各个发展阶段的概率，根据所述概率确定时间维对空间维的第二映射矩阵；
基于所述第一映射矩阵和所述第二映射矩阵确定每个指标的差异化修正权重；
基于各个指标的对角矩阵对所述差异化修正权重进行修正，得到差异化修正权重矩阵；
对同一城市的差异化修正权重矩阵进行归一化处理，得到每个指标的权重。
5.如权利要求4所述的城市发展水平确定方法，其特征在于，各个指标的重要程度表示为
Figure FDA0003380736650000021
αij表示指标i与指标j比较值，指标i比指标j重要度高时αij>1，指标i比指标j重要度低时αij<1，l为指标的数量，i＝1，2，…，l，j＝1，2，…，l；所述第一映射矩阵为
Figure FDA0003380736650000022
Figure FDA0003380736650000023
所述第二映射矩阵为
Figure FDA0003380736650000024
l为城市的发展阶段数量，n为城市数量，θij为城市j处于发展阶段i的概率；
所述基于各个指标的对角矩阵对所述差异化修正权重进行修正，得到差异化修正权重矩阵，包括：
将指标权重转化为对角矩阵
Figure FDA0003380736650000031
γ11、γ22、……、γll分别为矩阵αl*l的l个特征值；
通过对角矩阵γl*l对差异化修正权重进行修正，得到差异化修正权重矩阵
Figure FDA0003380736650000032
其中
Figure FDA0003380736650000033
所述对同一城市的差异化修正权重矩阵进行归一化处理，得到每个指标的权重，包括：
对差异化修正权重矩阵中的λxy进行归一化处理
Figure FDA0003380736650000034
得到每个指标的权重
Figure FDA0003380736650000035
6.如权利要求1所述的城市发展水平确定方法，其特征在于，所述多个指标第一层指标、第二层指标和第三层指标，所述第二层指标隶属于所述第一层指标，所述第三层指标隶属于所述第二层指标；
所述基于各个指标的指标值和权重，通过混沌识别技术构建评价模型，包括：
所述第二层指标的混沌识别采用的公式为：
Figure FDA0003380736650000036
Bi是第二层指标中第i个指标的混沌识别结果，Ac表示第二层指标中第c个指标的下属指标层权重集，yi是第二层指标赋值矩阵，acm是指第二层指标第c个指标的下属指标层中第m个指标对于第二层指标的权重，ymi是指对应指标层中第m个指标的赋值，
Figure FDA0003380736650000045
为混沌算子，采用
Figure FDA0003380736650000044
计算；
所述第一层指标的混沌识别采用的公式为：
Figure FDA0003380736650000041
C是第一层指标考虑发展阶段和地域经济的混沌识别结果，B是第二层指标对于第一层指标的权重集，
Figure FDA0003380736650000042
是指第一层指标对应的不同城市的第二层指标的权重集，
Figure FDA0003380736650000043
是指标层赋值矩阵，n行列向量分别对应的是n个城市的混沌识别结果。
7.如权利要求6所述的城市发展水平确定方法，其特征在于，所述确定城市发展水平，包括：
将C中最大值所对应的评价等级作为评价对象在不同城市的评价结果。
8.一种城市发展水平确定装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取预设指标体系中毎个指标在预设时间内的数值，所述预设指标体系包括多个指标；
指标值确定模块，用于基于每个指标在预设时间内的数值，确定所述预设指标体系中的毎个指标的指标值；
权重设置模块，用于基于城市的地域因素和经济因素，设置每个指标的权重；
模型构建模块，用于基于各个指标的指标值和权重，通过混沌识别技术构建评价模型，以确定城市发展水平。
9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
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