13、智能城市评价体系的构建与应用

智能城市评价体系的构建与应用

1. 智能城市评价指标体系的构建

1.1 一级指标的确定

基于智能城市的总体建设目标,参考国内外相关机构和城市的多个评价体系以及研发机构和学者的研究成果,总结出了五个一级指标(维度),具体如下表所示:
| 一级指标(维度) | 关键词 | 频率 |
| — | — | — |
| 环境与城市规划 | 自然环境 | 6 |
| | 智能规划与设计 | 5 |
| | 智能建筑 | 3 |
| | 交通创新与安全 | 3 |
| | 可持续资源利用 | 2 |
| 治理与公共服务 | 公共社会服务 | 15 |
| | 政府事务决策与管理 | 14 |
| | 医疗保障 | 6 |
| | 软环境 | 6 |
| | 文化教育 | 3 |
| | 安全 | 3 |
| | 透明度与公众参与 | 3 |
| | 城市综合功能 | 2 |
| | 交通治理 | 1 |
| | 能源管理 | 1 |
| 智能经济与产业 | 产业发展 | 12 |
| | 经济水平 | 5 |
| | 创新与研发 | 5 |
| | 劳动力水平 | 2 |
| 信息化 | 网络基础设施 | 9 |
| | 信息公共平台 | 4 |
| | 信息通信技术的利用 | 3 |
| | 企业信息化 | 2 |
| | 公民信息化 | 2 |
| 创新人力资源 | 人力资源质量 | 6 |
| | 教育与学习 | 4 |

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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