宜居城市建模分析

1、五一數(shù)學(xué)建模競賽承諾書我們仔細(xì)閱讀了五一數(shù)學(xué)建模競賽的競賽規(guī)則。我們完全明白，在競賽開始后參賽隊(duì)員不能以任何方式（包括電話、電子郵件、網(wǎng)上咨詢等）與本隊(duì)以外的任何人（包括指導(dǎo)教師）研究、討論與賽題有關(guān)的問題。我們知道，抄襲別人的成果是違反競賽規(guī)則的, 如果引用別人的成果或其它公開的資料（包括網(wǎng)上查到的資料），必須按照規(guī)定的參考文獻(xiàn)的表述方式在正文引用處和參考文獻(xiàn)中明確列出。我們鄭重承諾，嚴(yán)格遵守競賽規(guī)則，以保證競賽的公正、公平性。如有違反競賽規(guī)則的行為，我們愿意承擔(dān)由此引起的一切后果。我們授權(quán)五一數(shù)學(xué)建模競賽組委會，可將我們的論文以任何形式進(jìn)行公開展示（包括進(jìn)行網(wǎng)上公示，在書籍、期刊和其他媒體

2、進(jìn)行正式或非正式發(fā)表等）。參賽題號：C參賽隊(duì)號：03357參賽組別：本科所屬學(xué)校：西南交通大學(xué)參賽隊(duì)員：1. 戴潘寧 2. 何逸茗3. 盧曉孟日期：2017年05月01日獲獎證書郵寄地址：西南交通大學(xué)犀浦校區(qū)郵政編碼：收件人姓名：何逸茗聯(lián)系電話：五一數(shù)學(xué)建模競賽題 目 淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)核心區(qū)宜居城市評價(jià)模型關(guān)鍵詞：熵權(quán)法 層次分析法 主成分分析法 靈敏度 灰色分析法 粗糙集摘要本文主要探討了淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)的8個(gè)城市的宜居評價(jià)問題，建立了包括綜合評價(jià)模型與靈敏度分析的數(shù)學(xué)模型，并設(shè)計(jì)算法進(jìn)行了求解。針對問題一，本文首先選取了城市宜居指數(shù)作為評價(jià)城市宜居情況的一級指標(biāo)體系，邏輯上肯定了客觀評價(jià)指標(biāo)和主觀評

3、價(jià)指標(biāo)的總要性。結(jié)合國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)資料，通過統(tǒng)計(jì)分析，從性質(zhì)上選取了安全性、健康性、便捷性、舒適性、可持續(xù)性共五個(gè)指標(biāo)作為二級指標(biāo)體系，以人均GDP、城市交通網(wǎng)絡(luò)運(yùn)輸能力、年空氣達(dá)標(biāo)率等共45個(gè)指標(biāo)作為三級指標(biāo)體系，建立了針對評價(jià)城市宜居的三級評價(jià)體系；其次，針對45個(gè)指標(biāo)，在國內(nèi)相關(guān)統(tǒng)計(jì)年鑒上收集相應(yīng)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行了必要的數(shù)據(jù)預(yù)處理，利用熵權(quán)法確定了45個(gè)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，得到了關(guān)于評價(jià)宜居城市的綜合評價(jià)模型。針對問題二，本文利用問題一中建立的城市宜居評價(jià)模型，代入2013年至 2015 年共三年各項(xiàng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化期望數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算求解，得到了8個(gè)城市宜居得分（滿分 1.0 分），按得分大小順序依次

4、排列為：濟(jì)寧、徐州、連云港、淮北、棗莊、商丘、宿遷、宿州。針對問題三，本文選取主成分分析法，先從問題二模型中篩選出部分有效指標(biāo)，再對數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理，用SPSS計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣、特征值和特征向量。通過求解主成分載荷矩陣，找出各指標(biāo)對主成分的貢獻(xiàn)率，判斷出對宜居城市排名產(chǎn)生顯著性影響的評價(jià)指標(biāo)，按靈敏度大小順序依次排列為：人均醫(yī)院擁有數(shù)、人均衛(wèi)生機(jī)構(gòu)人員擁有數(shù)、人均衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)、年空氣達(dá)標(biāo)率、地表水質(zhì)量、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入。針對問題四，本文運(yùn)用灰色預(yù)測法和熵權(quán)法相結(jié)合，提出了基于不確定性理論的宜居城市評價(jià)模型。由于宏觀政策調(diào)整的自由度具有強(qiáng)烈隨機(jī)性，所以對宜居城市的影響程度不確定性大，無法

5、進(jìn)行定量建模分析，所以本文引入了兩個(gè)不確定因素：突發(fā)自然災(zāi)害和房價(jià)大幅波動。然后，本文選取了淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)常發(fā)生的自然災(zāi)害：洪澇、臺風(fēng)、雪災(zāi)等，按照自然災(zāi)害發(fā)生的年數(shù)頻次，對其進(jìn)行科學(xué)風(fēng)險(xiǎn)賦值。賦值后，考慮各種突發(fā)自然災(zāi)害的發(fā)生概率和災(zāi)后對社會的經(jīng)濟(jì)與環(huán)境造成的損失，與原評價(jià)指標(biāo)多元組合，運(yùn)用粗糙集簡化指標(biāo)，重新計(jì)算出不確定因素的對宜居城市的影響。針對問題五，基于以上計(jì)算結(jié)果，將徐州市的各項(xiàng)指標(biāo)與淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)八個(gè)城市指標(biāo)的最優(yōu)值、最差值以及平均值進(jìn)行了比較。本文建議徐州市政府加快轉(zhuǎn)變城市發(fā)展方式，改善城市環(huán)境質(zhì)量，繼續(xù)完善城市基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，為提高徐州市宜居水平再接再厲，。一、問題提出城市宜居性是當(dāng)

6、前城市科學(xué)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)議題之一，也是政府和城市居民密切關(guān)注的焦點(diǎn)。建設(shè)宜居城市已成為現(xiàn)階段我國城市發(fā)展的重要目標(biāo),對提升城市居民生活質(zhì)量、完善城市功能和提高城市運(yùn)行效率具有重要意義。我國宜居城市的排名每年都是熱門話題，不同機(jī)構(gòu)對宜居城市的排名結(jié)果也不盡相同。中科院在2016年發(fā)布了中國宜居城市研究報(bào)告，在被調(diào)查的40個(gè)城市中，排名前十的城市分別為：青島、昆明、三亞、大連、威海、蘇州、珠海、廈門、深圳、重慶。而美世人力資源咨詢公司（William Mercer）公布的2016年全球宜居城市排行中大陸前十名分別為上海、北京、廣州、成都、南京和深圳（并列）、西安、重慶、青島、沈陽、吉林。由此可見，

7、宜居城市評價(jià)指標(biāo)體系不同，宜居城市排名結(jié)果也會發(fā)生變化。問題1. 通過查閱資料，篩選評價(jià)宜居城市的主要指標(biāo)，并闡述這些指標(biāo)的合理性。根據(jù)所篩選的主要指標(biāo)，建立評價(jià)宜居城市的數(shù)學(xué)模型。問題2. 利用你構(gòu)建的評價(jià)宜居城市的數(shù)學(xué)模型，對淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)的8個(gè)城市（宿遷、連云港、宿州、商丘、濟(jì)寧、棗莊、徐州、淮北）進(jìn)行合理性研究，給出宜居城市排名。問題3. 以問題2為例，定量分析你所建立的模型中，哪些評價(jià)指標(biāo)的變化會對宜居城市排名產(chǎn)生顯著的影響。問題4. 一些不確定性的因素（如突發(fā)自然災(zāi)害、房價(jià)大幅波動、宏觀政策的重大調(diào)整等）會對宜居城市的某些指標(biāo)產(chǎn)生重大影響。建立基于某些不確定性因素的評價(jià)宜居城市的數(shù)學(xué)

8、模型，并重新討論問題2。問題5. 根據(jù)上述定量分析的結(jié)果，請有針對性地給出進(jìn)一步提高徐州市宜居水平的政策建議。二、問題分析2.1 問題一的分析問題一要求我們構(gòu)建出一個(gè)科學(xué)合理的評價(jià)宜居城市的數(shù)學(xué)模型。由于宜居城市的評價(jià)與社會發(fā)展的諸多因素有關(guān)，本文希望能夠得到一個(gè)綜合的、較為客觀的評價(jià)模型。首先，本文考慮宜居城市主要與城市安全性、便捷性、舒適性、健康性、可持續(xù)性共五個(gè)方面相關(guān)，分別由客觀評價(jià)指標(biāo)和主觀評價(jià)指標(biāo)反映。但由于主觀評價(jià)反映如居民滿意度不易調(diào)查，因此本文只從客觀評價(jià)指標(biāo)對宜居城市的五個(gè)方面進(jìn)行評價(jià)。其次，本文針對這五個(gè)方面選定適當(dāng)?shù)姆种笜?biāo)對宜居城市情況進(jìn)行充分評價(jià)，收集各個(gè)分指標(biāo)所對應(yīng)

9、的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行必要的數(shù)據(jù)預(yù)處理。考慮需要評價(jià)的是城市宜居情況，本文采用層次分析法建立數(shù)學(xué)模型。在將城市宜居指數(shù)作為目標(biāo)的前提下，我們查閱了國內(nèi)外研究宜居城市問題的相關(guān)文獻(xiàn)，對它們選擇的二三級指標(biāo)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，并繪制了表格（附錄1）。根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，我們篩選出了五個(gè)二級指標(biāo)，四十五個(gè)三級指標(biāo)。所以，本文將以城市宜居指數(shù)為一級指標(biāo)，以安全性、健康性、便捷性、舒適性、可持續(xù)性為二級指標(biāo)，以人均GDP、年空氣達(dá)標(biāo)天數(shù)等四十五個(gè)指標(biāo)為三級指標(biāo)，構(gòu)建了整個(gè)模型框架。然后，需要選取較為客觀的方法，判斷各個(gè)指標(biāo)對宜居城市影響的大小，即確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)值，方可對城市宜居進(jìn)行綜合評價(jià)。本文認(rèn)為，我們所做的評價(jià)宜居城市

10、指標(biāo)不僅應(yīng)切實(shí)地注意到城市的物質(zhì)豐足性，生活便利性，同時(shí)也應(yīng)注意在城市中生活的人們自我提高與未來發(fā)展問題，所以，本文中所給出的模型指標(biāo)需要是相對科學(xué)、合理的。2.2 問題二的分析 問題二要求我們用問題一所構(gòu)造的數(shù)學(xué)模型，對淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)的8個(gè)城市（宿遷，連云港，宿州，商丘，濟(jì)寧，棗莊，徐州，淮北）進(jìn)行城市宜居排名。我們在問題一的基礎(chǔ)上廣泛搜集資料，查詢了淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)八個(gè)城市2013-2015年的大量指標(biāo)數(shù)據(jù)，并使用插補(bǔ)法，填補(bǔ)了少數(shù)缺失的數(shù)據(jù)。由此，本文得到了較為詳盡的數(shù)據(jù)表（附錄2）。在已得數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，先對數(shù)據(jù)預(yù)處理，再運(yùn)用相對客觀的熵權(quán)法，對已確定的指標(biāo)進(jìn)行權(quán)值地劃分。將預(yù)處理后的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)

11、與對應(yīng)指標(biāo)的權(quán)值相乘再求和，就得到了淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)八個(gè)城市的宜居得分與排名。2.3 問題三的分析 問題三要求我們以問題二的結(jié)果為基礎(chǔ)，定量分析哪些指標(biāo)對于城市宜居性產(chǎn)生明顯的影響。首先，本文選取主成分分析法，按照數(shù)理統(tǒng)計(jì)原則，篩選出部分有效指標(biāo)。用SPSS先對有效指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化處理，計(jì)算其相關(guān)系數(shù)矩陣，再計(jì)算出特征值和特征向量。通過求解主成分載荷矩陣，找出各指標(biāo)對主成分的貢獻(xiàn)率，也就可以判斷出對宜居城市排名產(chǎn)生顯著性影響的評價(jià)指標(biāo)，并且可以相應(yīng)地分析。2.4 問題四的分析 問題四要求我們在已有模型的基礎(chǔ)上對如自然災(zāi)害，房價(jià)大幅波動，宏觀政策調(diào)整等突發(fā)事件進(jìn)行分析，討論不確定因素對模型

12、的影響。本文運(yùn)用粗糙集和熵權(quán)法相結(jié)合，提出了基于不確定性理論的宜居城市評價(jià)模型，對淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)的8個(gè)城市宜居水平進(jìn)行了合理評價(jià)，最終確定了在不確定因素影響下宜居城市得分與排名，同時(shí)考慮了評價(jià)所設(shè)計(jì)的隨機(jī)性和模糊性因素，使其評價(jià)結(jié)果更客觀、有效。2.5 問題五的分析 問題五要求我們在前四個(gè)問題結(jié)果的基礎(chǔ)上，對徐州市的城市宜居進(jìn)行具體的分析，分析其優(yōu)勢點(diǎn)與劣勢點(diǎn)，再指出徐州市該如何進(jìn)一步挺高自身的城市宜居水平。三、基本假設(shè)1、假設(shè)：各個(gè)統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站上提供的相關(guān)數(shù)據(jù)真實(shí)有效；2、假設(shè)：本文選取的四十五個(gè)三級指標(biāo)符合實(shí)際，客觀、科學(xué)的反映出城市宜居情況； 3、假設(shè)：本文選取的四十五個(gè)三級指標(biāo)簡單明了，均可

13、以量化。4、假設(shè)：本文采用的灰度預(yù)測法對城市未來不確定因素發(fā)生概率基本正確四、符號說明及名詞定義4.1 符號說明符號意義各個(gè)單因素指標(biāo)經(jīng)過熵權(quán)法計(jì)算后得到的權(quán)重第個(gè)城市第項(xiàng)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的得分第個(gè)城市第項(xiàng)指標(biāo)第個(gè)城市城市宜居性得分第個(gè)城市第項(xiàng)指標(biāo)正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化后的得分相關(guān)系數(shù)矩陣第項(xiàng)指標(biāo)正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化后的權(quán)重4.2名詞解釋城市宜居性：宜居城市是指對城市適宜居住程度的綜合評價(jià)。其特征是：環(huán)境優(yōu)美，社會安全，文明進(jìn)步，生活舒適，經(jīng)濟(jì)和諧，美譽(yù)度高。宜居城市建設(shè)是城市發(fā)展到后工業(yè)化階段的產(chǎn)物，是指宜居性比較強(qiáng)的城市，是具有良好的居住和空間環(huán)境、人文社會環(huán)境、生態(tài)與自然環(huán)境和清潔高效的生產(chǎn)環(huán)境的居住地。1996

14、年聯(lián)合國第二次人居大會提出了城市應(yīng)當(dāng)是適宜居住的人類居住地的概念。城市基礎(chǔ)設(shè)施：城市基礎(chǔ)設(shè)施（urban infrastructure）是城市生存和發(fā)展所必須具備的工程性基礎(chǔ)設(shè)施和社會性基礎(chǔ)設(shè)施的總稱，是城市中為順利進(jìn)行各種經(jīng)濟(jì)活動和其他社會活動而建設(shè)的各類設(shè)備的總稱。 城市公共服務(wù)：城市公共服務(wù)就是指城市公共部門面向城市公眾提供的公共產(chǎn)品和服務(wù)，包括城市基礎(chǔ)設(shè)施的投資和維護(hù)，提供和加強(qiáng)就業(yè)崗位，社會保障服務(wù)，興辦和支持教育、科技、文化、醫(yī)療衛(wèi)生、體育等公共事業(yè)，及時(shí)發(fā)布有個(gè)社會信息，為社會公眾生活質(zhì)量的提高和參與公共事務(wù)提供有力的保障和創(chuàng)造相關(guān)的條件。城市生態(tài)環(huán)境：城市生態(tài)系統(tǒng)是城市人類與周

15、圍生物和非生物環(huán)境相互作用而形成的一類具有一定功能的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，也是人類在改造和適應(yīng)自然環(huán)境的基礎(chǔ)上建立起來的特殊的人工生態(tài)系統(tǒng)。5、 模型準(zhǔn)備5.1 數(shù)據(jù)獲取根據(jù)本文在后面建立的針對城市宜居性的評價(jià)指標(biāo)體系，本文需要查找的有以下數(shù)據(jù)：空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)率，地表水、地下水、飲用水合格率，城市噪聲環(huán)境質(zhì)量，城市輻射環(huán)境質(zhì)量，城市綠化覆蓋率，日平均氣溫在15-25度之間的天數(shù)等。本文需對8個(gè)城市宜居性情況進(jìn)行評價(jià)，因此需要收集2013年至2015年以上44項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)據(jù)。本文的數(shù)據(jù)主要來源于網(wǎng)絡(luò)公開資料整理及以下網(wǎng)站：1.中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒:2.山東省統(tǒng)計(jì)年鑒：http:/www.stats-3.江蘇省統(tǒng)計(jì)年

16、鑒：4.安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒：5.河南省統(tǒng)計(jì)：5.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理5.2.1 計(jì)算指標(biāo)增長比例本文建立的是關(guān)于淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)八個(gè)城市宜居性的評價(jià)模型，單獨(dú)評價(jià)各項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)量并不能說明淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)八個(gè)城市宜居性的發(fā)展?fàn)顩r?；诖?，我們進(jìn)行了部分指標(biāo)的增長比例的計(jì)算，增長比例能更直接地反映淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)八個(gè)城市宜居性的發(fā)展?fàn)顩r。增長比例計(jì)算公式如下：其中：為第項(xiàng)指標(biāo)第年的數(shù)據(jù)，為第項(xiàng)指標(biāo)第年相較于第年的增長。5.2.2 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化各個(gè)評價(jià)指標(biāo)之間由于各自的度量單位及數(shù)量級的差別，存在不可公度性。為了消除不同變量量綱的影響，大部分統(tǒng)計(jì)學(xué)模型均須要求數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理。本文中均以極大極小值法對數(shù)據(jù)無量綱化至0,1的區(qū)

17、間內(nèi)：其中：為各指標(biāo)無量綱化后的數(shù)據(jù)，分別為該指標(biāo)中的極小、極大值。6、 模型的建立與求解6.1 問題一模型建立與求解問題一要求我們建立評價(jià)宜居城市的數(shù)學(xué)模型，本文通過以下的步驟建模并求解：步驟一：城市宜居性指標(biāo)體系的選取與建立。步驟二：用熵選法確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重步驟三：建立基于熵權(quán)法的綜合評價(jià)模型。6.1.1 問題一模型的建立 城市宜居性評價(jià)指標(biāo)的確定問題一要求對對目前淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)八個(gè)城市宜居性情況進(jìn)行評價(jià)，本文考慮從客觀指標(biāo)進(jìn)行科學(xué)評價(jià)。由于宜居指標(biāo)涉及范圍很廣，想要完整而客觀的選取充分的指標(biāo)并不容易，因此本文考慮利用統(tǒng)計(jì)學(xué)院里，選取典型并能夠涵蓋足夠信息的指標(biāo)，指標(biāo)的選取過程

18、如下：宜居城市評價(jià)二級指標(biāo)在各體系中出現(xiàn)次數(shù)及相應(yīng)情況指標(biāo)名稱出現(xiàn)次數(shù)/重復(fù)出現(xiàn)比率指標(biāo)所在體系國內(nèi)/國外年份研究學(xué)者或機(jī)構(gòu)生態(tài)環(huán)境8/66.67%國外1974大衛(wèi).史密斯國外2004英國經(jīng)濟(jì)學(xué)家智囊團(tuán)國外2015美國中老年人協(xié)會國內(nèi)1999寧月敏國內(nèi)2004周志田國內(nèi)2006中國城市科學(xué)研究會國內(nèi)2006建設(shè)部國內(nèi)2008李嘉菲交通及生活便捷度7/58.33%國外1995Knox國外2015美國中老年人協(xié)會國內(nèi)2004周志田國內(nèi)2006中國城市科學(xué)研究會國內(nèi)2006建設(shè)部國內(nèi)2006張文忠國內(nèi)2009董曉峰居住條件6/50國外1995Knox國外1998Gideon E.D.Omuta國外2

19、015美國中老年人協(xié)會國內(nèi)1999寧越敏國內(nèi)2006建設(shè)部國內(nèi)2006張文忠安全性6/50國外1995Knox國內(nèi)2006中國城市科學(xué)研究會國內(nèi)2006建設(shè)部國內(nèi)2006張文忠國內(nèi)2008李嘉菲國內(nèi)2009董曉峰社會環(huán)境4/33.33國外2004英國經(jīng)濟(jì)學(xué)家智囊團(tuán)國內(nèi)2004周志田國內(nèi)2006中國城市科學(xué)研究會國內(nèi)2008李嘉菲基礎(chǔ)設(shè)施及公共服務(wù)4/33.33國外1998Gideon E.D.Omuta國外2004英國經(jīng)濟(jì)學(xué)家智囊團(tuán)國內(nèi)1999寧越敏國內(nèi)2006建設(shè)部經(jīng)濟(jì)環(huán)境4/33.33國外1998Gideon E.D.Omuta國內(nèi)2004周志田國內(nèi)2006中國城市科學(xué)研究會國內(nèi)2008李

20、嘉菲教育情況3/25%國外1998Gideon E.D. Omuta國外2004英國經(jīng)濟(jì)學(xué)家智囊團(tuán)國內(nèi)2006建設(shè)部就業(yè)情況2/16.67%國外1998Gideon E.D. Omuta國外2015美國中老年人協(xié)會健康情況2/16.67%國外2004英國經(jīng)濟(jì)學(xué)家智囊團(tuán)國內(nèi)2006張文忠歷史1/8.33%國外1974大衛(wèi).史密斯負(fù)面事件1/8.33%國外1998Gideon E.D. Omuta基于以上統(tǒng)計(jì)結(jié)果，我們將其按照性能分類，依次為健康性、方便性、舒適性、經(jīng)濟(jì)發(fā)展性安全性五大類。查閱資料，每類也可繼續(xù)細(xì)分。因此，結(jié)合資料，本文建立了五個(gè)三級45個(gè)四級指標(biāo)的評價(jià)指標(biāo)體系如下：一級二級三級城

21、市宜居度健康性年空氣達(dá)標(biāo)天數(shù)率地表水地下水飲用水達(dá)標(biāo)率城市區(qū)域晝間噪聲（A）城市交通干線晝間噪聲（A）垃圾無害化處理率方便性城市交通網(wǎng)絡(luò)運(yùn)輸能力（萬人）公路密度兩個(gè)指標(biāo)反映衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)（所/萬人）衛(wèi)生機(jī)構(gòu)人員（人/萬人）衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位（個(gè)/萬人）學(xué)校數(shù)（所/萬人）各級各類學(xué)校數(shù)（所）每平方公里擁有超市數(shù)目舒適性燃?xì)馄占奥视芯€電視普及率自來水普及率日平均氣溫在15-25城市綠化覆蓋率人均公園綠地面積（平方米）人均淡水量（立方米）人均住房面積經(jīng)濟(jì)可持續(xù)度人均GDP（元）城鎮(zhèn)居民人均可支配收入城鎮(zhèn)失業(yè)率第三產(chǎn)業(yè)在所有產(chǎn)業(yè)中所占的比重第三產(chǎn)業(yè)增長率居民消費(fèi)價(jià)格總指數(shù)（以上年為100）糧食總產(chǎn)量增長率油料總

22、產(chǎn)量增長率進(jìn)出口總額增長率人口自然增長率（）人均平均房價(jià)平均工資與房價(jià)比人均工業(yè)產(chǎn)值（萬元）安全性對公共安全事件處理成功安全教育表6.1 宜居城市評價(jià)指標(biāo)結(jié)合上表可知，對淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)8個(gè)城市宜居度的評價(jià)指標(biāo)可分為三層，描述城市的健康性指標(biāo)、方便性指標(biāo)、舒適性指標(biāo)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展性指標(biāo)、安全性指標(biāo)。因此，一級指標(biāo)體系，其中包括年空氣達(dá)標(biāo)天數(shù)率、地表水、地下水、飲用水達(dá)標(biāo)率、城市區(qū)域晝間噪聲（A）、城市交通干線晝間噪聲（A）、垃圾無害化處理率；包括城市交通網(wǎng)絡(luò)運(yùn)輸能力（萬人）、公路密度、衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)（所/萬人）、衛(wèi)生機(jī)構(gòu)人員（人/萬人）、衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位（個(gè)/萬人）、學(xué)校數(shù)（所/萬人）、各級各類學(xué)校數(shù)（所）、

23、每平方公里擁有超市數(shù)目；包括燃?xì)馄占奥?、有線電視普及率、自來水普及率、日平均氣溫在15-25、城市綠化覆蓋率、人均公園綠地面積（平方米）、人均淡水量（立方米）、人均住房面積；包括人均GDP（元）、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、城鎮(zhèn)失業(yè)率、第三產(chǎn)業(yè)在所有產(chǎn)業(yè)中所占的比重、第三產(chǎn)業(yè)增長率、居民消費(fèi)價(jià)格總指數(shù)（以上年為100）、糧食總產(chǎn)量增長率、油料總產(chǎn)量增長率、進(jìn)出口總額增長率、人口自然增長率（）、人均平均房價(jià)、平均工資與房價(jià)比、人均工業(yè)產(chǎn)值（萬元）；包括對公共安全事件處理成功率、安全教育，因此二級指標(biāo)集為、。 熵權(quán)法確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重評價(jià)體系中各指標(biāo)權(quán)重的確定一般包括主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)

24、法兩種。主觀賦權(quán)法主觀隨意性大，可靠性不足。因此，本文選擇了主觀性相對較小，能充分利用數(shù)據(jù)特征的熵值賦權(quán)法。熵權(quán)法可根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)的變異度，利用信息熵計(jì)算出各指標(biāo)權(quán)重的客觀賦權(quán)法，信息熵越小，則表明指標(biāo)的變異程度越大、重要程度越大。計(jì)算步驟如下：Step 1:計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)的比重，即：Step 2:計(jì)算第項(xiàng)指標(biāo)的熵值，即：Step 3:計(jì)算第項(xiàng)指標(biāo)差異性系數(shù)，即：Step 4:計(jì)算指標(biāo)的權(quán)屬，計(jì)算公式為：Step 5:利用Matlab編程計(jì)算權(quán)重集合： 基于熵權(quán)法對城市宜居度綜合評價(jià)模型的建立基于熵選法本文可以分別得到每個(gè)評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，因此可以建立城市宜居性情況的多指標(biāo)綜合評

25、價(jià)模型如下： 其中， 為第項(xiàng)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的得分，為第項(xiàng)指標(biāo)通過熵權(quán)法所得到的權(quán)重。至此，基于熵權(quán)法的綜合評價(jià)模型求解完畢。6.1.2 問題一模型的求解問題一要求建立評價(jià)宜居城市的數(shù)學(xué)模型，由于評價(jià)指標(biāo)具有多樣化，因此運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法，調(diào)查國內(nèi)外城市宜居性評價(jià)指標(biāo)，選取具有代表性的一部分指標(biāo)，并統(tǒng)計(jì)出各個(gè)評價(jià)指標(biāo)在不同評價(jià)體系里的頻數(shù)頻率，最終根據(jù)頻率得出本文評價(jià)宜居城市的評價(jià)指標(biāo)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果見附錄1。6.1.3 問題一結(jié)果的分析及驗(yàn)證從表6.1和表6.2可知，本文所建立的評價(jià)宜居城市的數(shù)學(xué)模型中，評價(jià)指標(biāo)的選取符合統(tǒng)計(jì)學(xué)中統(tǒng)計(jì)指標(biāo)應(yīng)具有反映現(xiàn)象總體數(shù)量特征的原則。為驗(yàn)證指標(biāo)的有效性，本文從以下

26、四個(gè)方面說明：（1）目的性：解決了問題一；（2）科學(xué)性：達(dá)到了正確、科學(xué)的要求；（3）度量性：滿足可測定和可計(jì)量原則；（4）可比性：保證了指標(biāo)的相對穩(wěn)定性。6.2 問題二模型建立與求解問題二要求我們基于問題一所建立的評價(jià)模型，去計(jì)算淮海經(jīng)就去8個(gè)城市的宜居得分，本文通過以下步驟建模并求解：步驟一：計(jì)算2013年至2015年各項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)化的指標(biāo)數(shù)據(jù)的期望步驟二：將各項(xiàng)指標(biāo)處理后的數(shù)據(jù)代入綜合評價(jià)模型，計(jì)算淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)八個(gè)城市宜居情況的得分，并對計(jì)算結(jié)果進(jìn)行分析。6.2.1 問題二模型的建立 基于熵權(quán)法對城市宜居度綜合評價(jià)模型的建立基于熵權(quán)法，本文可以分別得到45個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，因此可以建立

27、針對2013至2015年淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)城市宜居情況的多指標(biāo)綜合模型如下：其中，為第項(xiàng)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的得分，為第項(xiàng)指標(biāo)通過熵權(quán)法所得到的權(quán)重6.2.2 問題二模型的求解本文根據(jù)問題一的模型對城市宜居度進(jìn)行評價(jià)。首先從公開網(wǎng)絡(luò)資料和權(quán)威統(tǒng)計(jì)年鑒收集到八個(gè)城市2013年至2015年45個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)，對八個(gè)城市這三年的各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)求期望，得到了45*8的原始數(shù)據(jù)矩陣，經(jīng)插補(bǔ)法獲取少量缺失數(shù)據(jù)后，得到的原始數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù)見附表6.2.1：對上述所得數(shù)據(jù)依次進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化，得到了標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。利用熵權(quán)法，得到各指標(biāo)權(quán)重系數(shù)為，見附錄。綜上所述，得出基于熵權(quán)法的淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)城市宜居性的多指標(biāo)綜合評價(jià)模型，評價(jià)得分表

28、如下表：城市宿遷連云港宿州商丘濟(jì)寧棗莊徐州淮北三年期望值.0.574930.0.0.表6. 2 三年綜合評價(jià)得分模型注：以上得分滿分為1.0。6.2.3 問題二結(jié)果的分析及驗(yàn)證近三年淮海地經(jīng)濟(jì)區(qū)城市平均宜居性得分為0.分，發(fā)展?fàn)顩r較好。按照得分高低，排名依次為濟(jì)寧、徐州、商丘、連云港、淮北、棗莊、宿遷、宿州。個(gè)體上，濟(jì)寧在第三產(chǎn)業(yè)上表現(xiàn)突出，徐州在交通網(wǎng)絡(luò)運(yùn)輸能力表現(xiàn)突出，商丘教育設(shè)施普及度的值最高，棗莊人均擁有衛(wèi)生機(jī)構(gòu)值最高，宿遷在聲污染方面存在問題，宿州在人均公路面積方面存在問題?？傮w上，相較于2013年和2014年的淮海地經(jīng)濟(jì)區(qū)城市平均宜居性得分，2015年得分有所增長。隨

29、著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展以及人們對生活品質(zhì)追求的提高，淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)8個(gè)城市平均宜居性水平是在不斷提高。2015年得分最高，其中不乏客觀因素，本文首先通過分析2015年45個(gè)三級評價(jià)指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)可持續(xù)性里的多數(shù)指標(biāo)值都是較高的，且這些基本評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)占比很大。其次，在2015年，淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)核心區(qū)一體化建設(shè)推動九項(xiàng)重點(diǎn)工作這則總體規(guī)劃綱要對拓展區(qū)域產(chǎn)業(yè)投資合作、拓展區(qū)域商貿(mào)物流等經(jīng)貿(mào)合作、拓展區(qū)域醫(yī)療合作覆蓋范圍、推動區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施互聯(lián)互通、健全區(qū)域生態(tài)環(huán)境保護(hù)機(jī)制、強(qiáng)化區(qū)域警務(wù)合作等九個(gè)方面做出了重要的指示。其中，基礎(chǔ)設(shè)施互通、產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展、公共服務(wù)共享、生態(tài)環(huán)境共治四個(gè)方面第一時(shí)間得到了全民的關(guān)注。

30、這四個(gè)個(gè)因素均間接導(dǎo)致了2015年淮海經(jīng)濟(jì)地區(qū)8個(gè)城市宜居情況的提高。6.3 問題三模型建立與求解問題三要求我們基于問題二，定量分析對宜居城市排名產(chǎn)生顯著性影響的評價(jià)指標(biāo)，本文通過以下的步驟建模并求解：步驟一：對2013年至2015年各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)的期望做正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化處理。步驟二：基于問題二熵權(quán)法所求得的結(jié)果，對指標(biāo)進(jìn)行有效篩選，建立主成分分析法評價(jià)模型。步驟三：對評價(jià)指標(biāo)顯著性影響模型進(jìn)行求解，并計(jì)算出結(jié)果。6.3.1 問題三模型的建立問題三要求找出對宜居城市排名有顯著影響的評價(jià)指標(biāo)，其關(guān)鍵是將部分相關(guān)性很高的指標(biāo)轉(zhuǎn)化為彼此相互獨(dú)立或不相關(guān)指標(biāo)。本文在問題一中給出了45個(gè)描述城市宜居性的三級指標(biāo)

31、，現(xiàn)在需要確定哪些指標(biāo)對排名有顯著影響。本文基于在力保數(shù)據(jù)信息丟失最少的原則下，對多變量的截面數(shù)據(jù)表進(jìn)行最佳綜合簡化。 對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理的模型建立由問題一可知，通過數(shù)據(jù)篩選，將基于熵權(quán)法模型下權(quán)重極小的評價(jià)指標(biāo)舍棄，保留剩下的29個(gè)。下文中需要進(jìn)行主成分分析的的指標(biāo)變量有29個(gè)，分別為，共有8個(gè)評價(jià)對象，第個(gè)城市的第個(gè)評價(jià)指標(biāo)的值為。將各指標(biāo)值轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)值。計(jì)算步驟如下：Step 1:計(jì)算第個(gè)指標(biāo)的樣本均值，即：Step 2:計(jì)算第個(gè)指標(biāo)的樣本標(biāo)準(zhǔn)差，即：Step 3:將各指標(biāo)轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)值，即：Step 4:計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)變量，即： 建立求解相關(guān)

32、系數(shù)矩陣的特征值及特征向量的模型 先利用SPSS軟件分析已標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，用軟件計(jì)算得到相關(guān)系數(shù)矩陣，其中：，是第個(gè)指標(biāo)和第個(gè)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)。再通過SPSS軟件計(jì)算得到主成分載荷矩陣，在其基礎(chǔ)上通過軟件計(jì)算得到主成分特征向量矩陣，相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值及其對應(yīng)的特征向量。由特征向量組成個(gè)新的指標(biāo)變量：最終得到各指標(biāo)對各成分的貢獻(xiàn)率以及各成分對于總體評價(jià)指標(biāo)的信息貢獻(xiàn)率。 選擇主成分根據(jù)各主成分的信息貢獻(xiàn)率，我們得到各個(gè)指標(biāo)在主成分分析法下的新權(quán)重。根據(jù)各個(gè)指標(biāo)占權(quán)重之比，比較得出人均醫(yī)院擁有數(shù)、人均衛(wèi)生機(jī)構(gòu)人員擁有數(shù)、人均衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)、年空氣達(dá)標(biāo)率、地表水質(zhì)量、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入

33、這八個(gè)指標(biāo)對宜居城市排名有顯著影響。6.3.2 問題三模型的求解利用SPSS軟件，計(jì)算得到的解釋總方差表如下：解釋的總方差成份初始特征值提取平方和載入合計(jì)方差的 %累積 %合計(jì)方差的 %累積 %17.32025.24225.2427.32025.24225.24226.83523.56948.8116.83523.56948.81134.79316.52665.3374.79316.52665.33743.75712.95478.2913.75712.95478.29152.4898.58286.8742.4898.58286.87462.0026.90493.7782.0026.90493.

34、77871.8046.222100.0001.8046.222100.000表6.3 解釋的總方差 通過上表我們可以看出前5個(gè)特征根的累計(jì)貢獻(xiàn)率就達(dá)到了86.87以上，主成分分析的效果很好，故我們選取前5個(gè)主成分進(jìn)行綜合評價(jià)，得到的主成分綜合評價(jià)模型：Z=0.25242y1+0.23569y2+0.16526y3+0.12954y4+0.08582y5前5個(gè)特征根對應(yīng)的主成分載荷矩陣如下：主成分載荷矩陣主成分12345X20.819-0.368-0.0670.2320.285X30.2850.8920.0260.296-0.115X40.069-0.134-0.8240.5-0.14X7-0.

35、618-0.073-0.4650.576-0.136X80.329-0.4850.1140.6630.427X120.673-0.19-0.3860.53-0.008X13-0.1260.0020.1040.6080.731X14-0.1850.412-0.4-0.2410.283（部分表格，詳情請見附錄1）利用上述主成分載荷矩陣，將各指標(biāo)除以各自特征根的算術(shù)平方根就可以得出各主成分的特征向量，計(jì)算結(jié)果如下：主成分特征向量主成分12345X20.-0.14076-0.03060.0.X.-0.07289X40.-0.05125-0.376380.-0.08874X7-0.228

36、42-0.02792-0.21240.-0.0862X80.-0.185510.0.0.X120.-0.07267-0.176310.-0.00507X13-0.0465.X14-0.068380.15759-0.18271-0.124340.17938（部分表格，詳情請見附錄1）最后，運(yùn)用軟件計(jì)算出每個(gè)指標(biāo)在主成分模型下的權(quán)重，計(jì)算結(jié)果如下：主成分權(quán)重X20.X30.X4-0.04204X7-0.06824X80.X120.X130.X14-0.01102X16-0.03178X180.X200.X210.13812X220.X230.X24-0.00976X27-0.128

37、97X280.X290.X31-0.03178X330.X34-0.00669X350.X380.X39-0.04271X40-0.0363X41-0.03484X42-0.02706X430.X44-0.07989結(jié)合實(shí)際，對評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行靈敏度分析。將其按影響度由大到小進(jìn)行排序，得出結(jié)果如下：人均醫(yī)院擁有數(shù)、人均衛(wèi)生機(jī)構(gòu)人員擁有數(shù)、人均衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)、年空氣達(dá)標(biāo)率、地表水質(zhì)量、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入。6.3.3 問題三結(jié)果的分析及驗(yàn)證 本文通過主成分分析法，通過比較各指標(biāo)靈敏度的大小，得出了六個(gè)對排名影響顯著的三級指標(biāo)，包括醫(yī)療、空氣、水質(zhì)、可支配收入。其中，醫(yī)療條件的三個(gè)條件位居其中，說明

38、評價(jià)一座城市是否宜居，醫(yī)療占很大因素。近年來，由于空氣污染日漸嚴(yán)重，因此空氣質(zhì)量對城市宜居也有巨大的影響。總體來說，影響最大的六個(gè)因素囊括了居民的衣食住行。6.4 問題四模型建立與求解6.4.1 問題四模型的建立 本文在已有模型的基礎(chǔ)上，引入了兩個(gè)不確定因素：突發(fā)自然災(zāi)害，房價(jià)大幅波動率。 突發(fā)自然災(zāi)害首先基于淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)過去十年的災(zāi)害情況，大致擬合估計(jì)出旱災(zāi)、洪澇、山體滑坡、泥石流、臺風(fēng)、風(fēng)雹災(zāi)害和低溫冷凍和雪災(zāi)等常發(fā)的自然災(zāi)害的發(fā)生周期，從而得到各個(gè)突發(fā)自然災(zāi)害的發(fā)生概率。淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)主要突發(fā)自然災(zāi)害評價(jià)結(jié)果如下表：災(zāi)害種類發(fā)生周期T（天）人員受災(zāi)數(shù)R（萬人）直接經(jīng)濟(jì)損失Z（萬元

39、）生態(tài)環(huán)境受災(zāi)面積H（公頃）風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)值L旱災(zāi)3601033.348.8696.2754.9洪澇、山體滑坡、泥石流和臺風(fēng)295478.8026.0329.352.8風(fēng)雹災(zāi)害375117.075.8580.5250.5低溫冷凍和雪災(zāi)45062.033.3447.670.3計(jì)算公式：L=然后，在災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)程度的比較過程中，首先將上述每類災(zāi)害按照相同的指標(biāo)賦予風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)值。災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)值的確定主要考慮如下幾個(gè)指標(biāo)，分別是災(zāi)害對人的影響程度即人員受災(zāi)，其次是災(zāi)害對社會經(jīng)濟(jì)以及環(huán)境的影響。根據(jù)近幾年來淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)的自然災(zāi)害數(shù)據(jù)，對每類自然災(zāi)害進(jìn)行賦權(quán)，評價(jià)方法主要是通過先通過熵權(quán)法算評價(jià)指標(biāo)的權(quán)向量。下一步，

40、對經(jīng)常發(fā)生的災(zāi)害賦值為1，幾十年甚至上百年才發(fā)生一次的災(zāi)害賦值為 10。對這些災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)賦值后，考慮各種突發(fā)自然災(zāi)害的發(fā)生概率和災(zāi)后對社會經(jīng)濟(jì)以及環(huán)境造成的損失，與原評價(jià)指標(biāo)組合，按照粗集中簡約的知識簡化指標(biāo)，重新計(jì)算各突發(fā)自然災(zāi)害的對城市的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重。最后，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重和近幾年的災(zāi)害數(shù)據(jù)期望值得出城市的自然災(zāi)害受損率。 房價(jià)大幅波動首先，基于淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)八個(gè)城市城市過去十年的房價(jià)波動情況對城市房價(jià)波動情況進(jìn)行灰色預(yù)測，得到未來城市的房價(jià)大幅波動可能性（本文以波動高于20%作為房價(jià)大幅波動的標(biāo)準(zhǔn)）。本文中得到的可能性值為Pij（i,j分別為表格的行與列），具體值如下表：城市

41、宿遷連云港宿州商丘濟(jì)寧棗莊徐州淮北房價(jià)大幅上漲14.3%13.89%16.7%13.12%11.19%13.72%10.1%14.29%房價(jià)大幅下降1.71%1.02%2.13%0.91%0.87%0.93%0.86%1.70%然后，以近幾年的數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，選取淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)八個(gè)城市，對房價(jià)與其他二級指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析，得到房價(jià)與其他二級指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)，取平均數(shù)，并選取產(chǎn)生重大影響的指標(biāo)作為問題四模型建立指標(biāo)（本文選取了：居民消費(fèi)指數(shù)，城鎮(zhèn)居民可支配收入，人口自然增長率，失業(yè)率）。本文中得到的相關(guān)系數(shù)為Gm，具體數(shù)據(jù)表格如下：指標(biāo)居民消費(fèi)城鎮(zhèn)居民可支配收入人口自然增長率失業(yè)率影響度（房價(jià)上升每個(gè)百分

42、點(diǎn)對該指數(shù)的影響）-0.0059%-0.047%-0.071%0.0063%下一步，將Step1,Step2得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算并替換入問題1得到的矩陣中對每個(gè)城市每一項(xiàng)計(jì)算公式如下：最后，對得到的新的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)算，求熵值，求權(quán)重。6.4.2 問題四模型的求解添加不確定因素后各城市的評分：城市宿遷連云港宿州商丘濟(jì)寧棗莊徐州淮北評分0.41470.51230.38520.42400.54730.40430.51760.45066.5 問題五模型建立與求解6.5.1 問題五模型的建立Step1：本文對淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)八個(gè)城市的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，得到一個(gè)每一個(gè)數(shù)據(jù)值都處于0,1的表格Step2: 基

43、于Step1得到的表格，對45個(gè)二級指標(biāo)進(jìn)行篩選，選出每一組指標(biāo)中，最大的值，即Mi，并且保留徐州市每一個(gè)二級指標(biāo)的數(shù)據(jù)值為Xi，得到一個(gè)新的表格Step3: 基于Step2得到的表格，求出徐州市單項(xiàng)指標(biāo)與淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)八個(gè)城市指標(biāo)最大值的差異值，計(jì)算公式為：6.5.2 問題五模型的求解根據(jù)在6.5.1中建立的模型，本文選取了徐州市單項(xiàng)指標(biāo)與淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)八個(gè)城市單項(xiàng)最大指標(biāo)差異值較大的一些量，進(jìn)行分析、歸納、總結(jié)，得出了一些合理的、可執(zhí)行行強(qiáng)的政策建議以提高徐州市的城市宜居度：(1)不要滿足于自給自足，而是要增加對外銷售量，出臺一些城市出口促進(jìn)政策，以增強(qiáng)與外界城市的商業(yè)聯(lián)系，以期提高城市的出口率、

44、人均消費(fèi)水平，帶動經(jīng)濟(jì)發(fā)展，提高城市宜居度；(2)加快轉(zhuǎn)變城市發(fā)展方式，創(chuàng)造現(xiàn)代化的城市發(fā)展方式，大力整治城市生態(tài)環(huán)境，著力于改善城市空氣質(zhì)量、城市水環(huán)境質(zhì)量、城市綠化覆蓋情況以及人均飲用水?dāng)?shù)量，以期提高城市的環(huán)境水平，提高居民健康程度，提高城市宜居性；(3)加快推進(jìn)現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)發(fā)展模式，不以犧牲第一產(chǎn)業(yè)為代價(jià)而發(fā)展第二第三產(chǎn)業(yè)，提高農(nóng)業(yè)的機(jī)械化水平，提高城市糧食自給率，提高市民生活水平，以提高城市宜居性；(4)提高城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平，提高城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的撥款，大力進(jìn)行教育事業(yè)、衛(wèi)生與交通設(shè)施的建設(shè)，提高城市每萬人學(xué)校數(shù)量、醫(yī)院人均床位數(shù)以及城市道路密度，以期提高市民的生活便利度，提高城市宜

45、居性水平；(5)出臺強(qiáng)力政策控制房價(jià)，改變城市房價(jià)居高不下、工資與房價(jià)比低的情況，努力提高城市人均住房面積，提高市民生活幸福度，提高城市宜居性水平。七、模型的評價(jià)與推廣7.1模型的評價(jià)7.1.1問題一模型的評價(jià)1. 模型一的優(yōu)點(diǎn):（1）本文在正確、清晰地分析了題意的基礎(chǔ)上，建立了綜合的、較為客觀的評價(jià)模型對淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)八個(gè)城市宜居性狀況進(jìn)行評價(jià)。（2）分別從安全性、健康性、便捷性、舒適性四個(gè)方面出發(fā)對我國養(yǎng)老設(shè)施進(jìn)行評價(jià)，并從各大權(quán)威網(wǎng)站獲取數(shù)據(jù)，同時(shí)對數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的預(yù)處理。（3）本文將現(xiàn)在的評價(jià)指標(biāo)得分與前兩年年對應(yīng)指標(biāo)進(jìn)行對比，較為客觀的得出各個(gè)指標(biāo)淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)八個(gè)城市宜居性的影響大小。（4）

46、本文在建立城市宜居性評價(jià)模型時(shí)考慮到了創(chuàng)新與發(fā)展項(xiàng)，考慮到了市民的未來發(fā)展，較為客觀的得到各個(gè)城市宜居性的情況。2. 模型一的缺點(diǎn):（1）數(shù)據(jù)查找不完善，存在數(shù)據(jù)缺失的情況，雖采用插補(bǔ)法得到缺失的數(shù)據(jù)，但依然缺少一定的準(zhǔn)確性。（2）模型的評價(jià)指標(biāo)數(shù)較少，覆蓋面不夠廣，不能夠體現(xiàn)本模型的普遍適用性。7.1.2問題三模型的評價(jià)模型三優(yōu)點(diǎn)：由于評價(jià)指標(biāo)過多，采用主成分分析法，能夠在保證保留大多數(shù)信息情況下，用少數(shù)幾個(gè)指標(biāo)代替。主成分分析法的計(jì)算較為規(guī)范，克服了某些評價(jià)方法中認(rèn)為確定權(quán)數(shù)的缺陷。模型三缺點(diǎn)：主成分的解釋含義在一定程度上具有模糊性，不像原始變量的含義那么清楚、確切，這是變量降維過程中不得

47、不付出的代價(jià)。7.1.3 問題四模型的評價(jià)模型四的優(yōu)點(diǎn):本文為了得到突發(fā)自然災(zāi)害、房價(jià)大幅波動等不確定因素的概率，從各大權(quán)威統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站查取了數(shù)據(jù)，得到了未來房價(jià)大幅波動、自然災(zāi)害發(fā)生概率的表格，并且對自然災(zāi)害進(jìn)行了分級化處理，得到的數(shù)據(jù)較為客觀，可靠。本文為了較為客觀的表示不確定性因素對淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)八個(gè)城市城市宜居性各個(gè)的影響，分情況選取了典型年份對不確定因素與各個(gè)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行了分析，制表，得到了灰色不確定因素對城市宜居性的影響，較為客觀。本文將自然災(zāi)害分為了：旱災(zāi)、洪澇、山體滑坡、泥石流和臺風(fēng)、風(fēng)雹災(zāi)害四類，并對各種自然災(zāi)害的影響數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理后分析，得到的結(jié)果較為全面。

48、模型四的缺點(diǎn):（1）數(shù)據(jù)查找不完善，存在數(shù)據(jù)缺失的情況，雖采用插補(bǔ)法得到缺失的數(shù)據(jù)，但依然缺少一定的準(zhǔn)確性。（2）模型的評價(jià)指標(biāo)數(shù)較少，覆蓋面不夠廣，不能夠體現(xiàn)本模型的普遍適用性。（3）在本文的自然災(zāi)害分類中，難免帶有一些主觀因素，分類不夠客觀。7.1.4問題五模型的評價(jià)模型五的優(yōu)點(diǎn):（1）本文將徐州市的各項(xiàng)指標(biāo)與淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)八個(gè)城市指標(biāo)的最優(yōu)值進(jìn)行了對比，并求出了差異度，分析過程較為直觀，易懂。模型五的缺點(diǎn):（1）本文對徐州市與其他城市客觀差異性了解不是非常全面，提出的政策建議難免帶有較大主觀性。7.2 模型的推廣針對研究過程中的研究與發(fā)現(xiàn)，我們可以發(fā)現(xiàn)淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)評價(jià)宜居城市的數(shù)學(xué)模型同樣適用

49、于評價(jià)宜居村鎮(zhèn)。七、參考文獻(xiàn)1姜啟源等, 數(shù)學(xué)模型（第三版），北京：高等教育出版社，2003年，50-52.2崔杰，吳昊, 誤差處理的方法研究，誤差理論分析，23(1):50-52,2003年.3胡伏湘，胡希軍，城市宜居性評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建J.生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2014（8）4張文忠.宜居城市的內(nèi)涵即評價(jià)指標(biāo)體系探討J.城市規(guī)劃學(xué)科，2007（3）5張磊.新農(nóng)村建設(shè)評價(jià)體系研究J.經(jīng)濟(jì)縱橫，2009（7）6趙之楓.鄉(xiāng)村宜居性建設(shè)的構(gòu)想J.生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2001（5）7江蘇、山東、安徽、河南四省2013-2015的統(tǒng)計(jì)年鑒八、附錄8.1 附錄清單附錄1：問題一數(shù)據(jù)指標(biāo)表格附錄2：求解問題二，問題四的matla

50、b程序及命令附錄3：求解問題一的中間數(shù)據(jù)附錄4：問題二的完整數(shù)據(jù)結(jié)果附錄5：問題三的SPSS過程截圖及結(jié)果表格附錄6：問題五的分析結(jié)果表格8.2 附錄正文附錄1：問題一數(shù)據(jù)指標(biāo)表格經(jīng)濟(jì)城市年份人均GDP（元）第三產(chǎn)業(yè)在所有產(chǎn)業(yè)中所占的比重城鎮(zhèn)失業(yè)率第三產(chǎn)業(yè)增長率糧食總產(chǎn)量增長率油料總產(chǎn)量增長率居民消費(fèi)價(jià)格總指數(shù)（以上年為100）進(jìn)出口總額增長率城鎮(zhèn)居民人均可支配收入人口自然增長率（）宿遷201339963.00 38.00%3.0300%10.50%-3.28%5.05%102.80%18.94%1699120.46 宿遷201443566.00 38.80%2.3100%11.00%3.50

51、%-8.70%102.40%13.00%203966.25 宿遷201548438.75 38.90%2.0000%11.10%-0.60%0.30%101.60%-30.80%222334.56 連云港201344277.00 39.60%2.3000%1.76%-1.69%2.80%102.30%-17.00%229854.34 連云港201448536.00 41.40%2.4000%10.30%1.30%-8.40%102.40%20.90%235954.83 連云港201553121.13 41.40%2.4000%12.40%0.80%0.30%101.80%0.10%257282.20 宿州201320939.00 32.60%3.7000%12.91%0.58%