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Python实现基于层次-熵权-变异系数-博弈组合法的综合评价模型的详细项目实例 3
项目背景介绍 3
项目目标与意义 4
构建科学全面的智慧城市可持续发展评价指标体系 4
实现主客观赋权方法的有机融合与优化 5
引入博弈论思想寻求权重组合的纳什均衡 5
开发可操作的量化评估模型与决策支持工具 6
项目挑战及解决方案 6
指标体系构建的复杂性与多维性 6
数据采集与预处理的艰巨性 7
主观判断与客观数据的冲突与协调 7
层次分析法中判断矩阵一致性的保证 8
模型算法实现的复杂性与计算效率 8
项目模型架构 9
整体架构设计 9
层次分析法（AHP）模块 9
熵权法（EWM）模块 10
变异系数法（CVM）模块 10
博弈论组合赋权模块 11
项目模型描述及代码示例 11
数据标准化 11
层次分析法（AHP）权重 12
熵权法（EWM）权重计算 13
变异系数法（CVM）权重计算 13
博弈论组合赋权 14
计算综合得分 15
运行与结果展示 16
项目应用领域 17
智慧城市综合评价与治理优化 17
企业绩效与可持续发展能力评估 17
区域经济高质量发展评价 18
教育质量与高校综合实力评价 18
公共服务与社会治理绩效评估 18
金融风险与投资决策支持 18
项目特点与创新 19
多源赋权方法的深度融合 19
博弈论优化组合权重的创新机制 19
模型架构的高度模块化与可扩展性 19
自动化与智能化的数据处理流程 19
强大的适用性与跨领域推广能力 20
严格一致性检验与反馈机制 20
结果可视化与决策支持能力 20
项目应该注意事项 20
指标体系的科学性与合理性 20
数据质量与预处理的严谨性 20
主客观赋权的平衡与冲突协调 21
层次分析法一致性检验的严格执行 21
模型参数与算法实现的规范性 21
结果解释与决策支持的科学性 21
隐私保护与数据安全的合规性 22
项目模型算法流程图 22
项目数据生成具体代码实现 23
项目目录结构设计及各模块功能说明 24
项目目录结构设计 24
各模块功能说明 25
项目部署与应用 27
系统架构设计 27
部署平台与环境准备 27
API服务与业务集成 27
自动化CI/CD管道 28
系统监控与自动化管理 28
可视化与用户界面 28
安全性与用户隐私 28
项目未来改进方向 29
动态权重与时序分析集成 29
引入机器学习进行指标预测与优化 29
增强模型可解释性与因果推断 29
构建面向领域的知识图谱 30
模型联邦学习与隐私计算应用 30
项目总结与结论 30
程序设计思路和具体代码实现 32
第一阶段：环境准备 32
关闭报警信息 32
关闭开启的图窗 32
清空命令行 32
检查环境所需的工具箱 32
配置GPU加速 33
导入必要的库 33
第二阶段：数据准备 34
数据导入和导出功能 34
文本处理与数据窗口化 35
数据处理功能（填补缺失值和异常值的检测和处理功能） 35
数据分析（平滑异常数据、归一化和标准化等） 37
特征提取与序列创建 38
划分训练集和测试集 39
参数设置 39
第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整 40
算法设计和模型构建 40
优化超参数 43
防止过拟合与超参数调整 44
第四阶段：模型训练与预测 47
设定训练选项 47
模型训练 48
用训练好的模型进行预测 49
保存预测结果与置信区间 49
第五阶段：模型性能评估 51
多指标评估 51
设计绘制训练、验证和测试阶段的实际值与预测值对比图 52
设计绘制误差热图 54
设计绘制残差分布图 55
设计绘制预测性能指标柱状图 55
第六阶段：精美GUI界面 56
完整代码整合封装（示例） 65
结束 80
随着全球城市化进程的不断加速，城市作为人类社会经济活动的中心，其可持续发展能力面临着前所未有的挑战与机遇。进入21世纪，信息技术的飞速发展催生了“智慧城市”这一全新理念，旨在利用物联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术，提升城市治理水平、促进经济增长、改善民生服务和保护生态环境。智慧城市的建设不再仅仅是技术的堆砌，而是迈向一个更高效、更宜居、更具韧性的可持续发展新阶段。然而，如何科学、客观、全面地评价一个城市的智慧化建设成果及其对可持续发展的贡献度，已成为全球城市管理者、政策制定
者和学术界共同关注的核心议题。一个有效的评价体系不仅能够清晰地展示城市发展的现状与短板，更能为未来的规划与资源配置提供关键的决策依据。
在这样的背景下，传统的单一维度评价方法或仅依赖于个别指标的评估模式，已然无法满足对智慧城市可持续发展水平进行综合性、系统性衡量的复杂需求。智慧城市的可持续性是一个典型的多属性、多层次、多目标的复杂系统工程，其评价指标涵盖了经济活力、社会和谐、环境质量、治理效率、技术创 ...
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