index.html5.2数据预处理5.2.1计算指标增长比例本文建立的是关于淮海经济区八个城市宜居性的评价模型,单独评价各项指标的数量并不能说明淮海经济区八个城市宜居性的发展状况。基于此,我们进行了部分指标的增长比例的计算,增长比例能更直接地反映淮海经济区八个城市宜居性的发展状况。增长比例计算公式如下:其中:为第项指标第年的数据,为第项指标第年相较于第年的增长。5.2.2数据标准化各个评价指标之间由于各自的度量单位及数量级的差别,存在不可公度性。为了消除不同变量量纲的影响,大部分统计学模型均须要求数据进行无量纲化处理。本文中均以极大—极小值法对数据无量纲化至[0,1]的区间内:其中:为各指标无量纲化后的数据,,分别为该指标中的极小、极大值。模型的建立与求解6.1问题一模型建立与求解问题一要求我们建立评价宜居城市的数学模型,本文通过以下的步骤建模并求解:步骤一:城市宜居性指标体系的选取与建立。步骤二:用熵选法确定各个指标的权重步骤三:建立基于熵权法的综合评价模型。6.1.1问题一模型的建立6.1.1.1城市宜居性评价指标的确定问题一要求对对目前淮海经济区八个城市宜居性情况进行评价,本文考虑从客观指标进行科学评价。由于宜居指标涉及范围很广,想要完整而客观的选取充分的指标并不容易,因此本文考虑利用统计学院里,选取典型并能够涵盖足够信息的指标,指标的选取过程如下:宜居城市评价二级指标在各体系中出现次数及相应情况指标名称出现次数/重复出现比率指标所在体系国内/国外年份研究学者或机构生态环境8/66.67%国外1974大卫.史密斯国外2004英国经济学家智囊团国外2015美国中老年人协会国内1999宁月敏国内2004周志田国内2006中国城市科学研究会国内2006建设部国内2008李嘉菲交通及生活便捷度7/58.33%国外1995Knox国外2015美国中老年人协会国内2004周志田
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