城市系统是一个复杂的巨系统,随着城市日益现代化,随着整个社会经济的不断发展,社会、经济、环境对城市这个系统的影响和作用越来越大,方式也越来越多,内容也越来越复杂。城市是一个复杂的社会经济实体,城市的发展不是千篇一律,而测定城市发展水平涉及较多因素,这些因素又具有较强的不确定性与复杂性,因此对城市社会经济发展进行合理的、有效的综合评价、预测等决策问题已经成为该领域比较棘手的问题之一。本文对城市社会经济发展的综合评价问题进行了研究,结合当今城市发展的特点研制了“城市经济社会发展智能综合评价决策支持系统”,旨在为城市管理决策者提供从各类信息查询分析、经济社会发展综合评价到分析预测的全过程支持。 本文研究的主要内容有:建立一套详实准确的反映城市经济社会发展的特点的指标体系;建立基于人工神经网络的综合评价及预测模型;传统综合评价方法与人工智能相结合的集成式智能综合评价系统的设计与实现。 城市经济社会发展综合评价的指标体系是对城市经济社会发展进行综合评价的依据和标准,也是系统设计的关键。通过对影响城市发展的因素进行系统分析和合理综合,根据简明科学性原则、系统全面性原则和稳定可比性原则,最后得出了城市经济社会发展综合评价指标体系。 由于城市经济社会发展评价系统影响因素复杂,许多对象具有复杂的不确定性和时变性,相应的在预测建模及提高预测精度等方面带来了一定的难度。传统的预测方法已经不能完全满足要求,本文详细阐述了基于神经网络预测理论和方法,并从城市综合评价分析预测的要求出发,深入研究了基于神经网络的城市综合评价预测理论与实现方法,并给出了详细的设计步骤。 综合上述分析和研究,完成了城市经济社会发展智能决策支持系统CEIDSS的设计与实现,其系统的分析和设计是按照面向对象的分析设计思路实现的。该系统把数据库、模型库、知识库和智能人机接口有机的结合起来,把定性分析的专家知识、定量计算和数据库处理集成一个综合系统。该智能决策支持系统主要包括综合信息管理子系统、综合评价子系统和分析预测系统三个子系统。