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面向建设国家中心城市的智慧武汉发展评价及模式优化:理论与实证 被引量:22

Research on Development Evaluation and Mode Optimization of Smart Wuhan Oriented to National Central City: Theory and Empirical Analysis
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摘要 智慧城市为现代化城市发展提供更优解决方案。本文构建基于创新驱动、智慧经济辐射、智能基础设施与枢纽、智慧信息服务、智慧交通枢纽、全球网络与国际化竞争、个性化发展七维度Factor-RBF神经网络评价模型,实证分析了面向建设国家中心城市的智慧武汉发展模式。结果表明:智慧武汉由要素驱动转向创新驱动发展;智慧产业以高新开发区为载体快速集聚发展并促进城市"中心-外围"辐射效应;智能基础设施滞后与智慧信息枢纽需求增长非均衡发展;智慧应用体系与城市服务融合不足;区位优势因缺乏运输体系协调与智慧化枢纽升级而在全球网络中节点弱连接。鉴于此进一步提出涵盖四个实施阶段与五条优化对策的智慧武汉发展模式优化框架,为实现具有控制、辐射、枢纽与服务功能的国家中心城市战略目标提供决策参考与实践指导。 Smart city provides a better solution for development of modernized urban. This paper establishes evaluation index system of Faetor-RBF neural network involving in innovation-driven, smart economic radiation, intelligent infrastructure and hub, smart city information service, smart transport hub, global network and international competition, and individualized development. Then, empirical analysis of development mode of smart Wuhan carried out. The results show that: Factors-driven evolve to innovation-driven in smart Wuhan, accelerated smart industry concentration in high-teeh development zone to promote radiation effect of core-periphery, unbalanced development between insufficient intelligent infrastructure and increasing demand for smart information hub, lack of integration for smart application system and the urban service, location advantages are weakened in global network due to uncoordinated transportation system and insufficient smart upgrade. Finally puts forward the optimized development mode of smart Wuhan including four implementation stages and five countermeasures, in order to provide decision-making reference and practice guidance for strategic objectives of national center city with function realization for control, radiation, information hub and city service.
作者 李霞 戴胜利
出处 《中国软科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第1期77-89,共13页 China Soft Science
基金 国家自然科学基金项目(71503099) 湖北省自然科学基金项目(2015CFB396) 湖北省青年科技晨光计划
关键词 智慧城市 国家中心城市 评价指标体系 模式优化 Factor-RBF神经网络 smart city national center city evaluation index system mode optimization Factor-RBF neural network
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