基于神经网络与敏感度分析的城市宜居性评价体系研究--以安徽省16市为例

2019年“长三角一体化”正式上升为国家战略,安徽省立足自身优势,努力当好长三角产业转移承接地、生态绿色后花园,成为长三角地区高质量发展新的突破点。但目前,安徽省内各地宜居度分析鲜有科学、全面的研究,更是缺乏宜居水平之间的横向比较。针对安徽省16市城市宜居评价,运用层次分析法进行指标筛选,构建城市宜居评价体系。基于神经网络原理构建城市宜居评价模型,结合采集到的安徽省16市2014—2018年数据,给出不同年份的城市宜居得分以及排名结果。使用单因素敏感度分析原理分析影响城市宜居得分的关键因素,提出安徽省各市在宜居城市建设过程中应当特别注意的相关建议。

安徽省城市聚集区宜居水平评价

城市聚集化是未来城市发展的必然趋势,而城市聚集区宜居水平的提升不仅有利于为城市居民打造舒适的居住环境,更是一个地区发展程度的衡量尺度。本文将安徽省16个地级市按照地理位置划分为若干聚集区进行宜居评价。通过AHP方法建立分析结构,并用聚类分析法进行指标筛选,输入RBF网络,输出安徽省不同城市聚集区的评价得分。根据结果对影响城市聚集区宜居水平的因素进行分析,并提出发展意见。

区块链技术在金融产业转型升级中的应用研究——以安徽省为例

本文通过研究安徽省金融产业发展现状,找出安徽省传统金融产业发展过程中的薄弱环节,进而对比分析传统金融发展模式与基于区块链技术的新型金融发展模式的优缺点.最终提出以“区块链+金融科技”为核心的对策建议与发展方案,提出区块链技术在新型金融业中的具体应用,为安徽省金融业发展注入创新活力,助力其转型升级.