长江三角洲地区城市职能分类研究.docx

长江三角洲地区城市职能分类研究 长江三角洲地区城市职能分类研究 长江三角洲地区城市职能分类研究 □　凌怡莹，徐建华 （华东师范大学　地理系，上海　２０００６２） ［摘　要］介绍Ｋｏｈｏｎｅｎ网络模型的基本原理，运用该模型研究长江三角洲地区的城市职能分类问题，得出相应的分类结果，并基于这个结果提出了长江三角洲地区城市体系的发展对策。 ［关键词］Ｋｏｈｏｎｅｎ模型；长江三角洲地区；城市职能分类；城市体系 ［文章编号］１００６－００２２（２００３）０２－００７７－０３　［中图分类号］ＴＵ９８　［文献标识码］Ｂ A Study on Classification of City Roles in Yangtze Delta/LING Yi-ying, XU Jian-hua [Abstract] Using the model of Kohonen Net，the paper discusses the problem of classification of city roles along the area of Yangtze Delta，andproposes development countermeasures of city system of Yangtze Delta. [Key words] Kohonen Net；Yangtze delta；Urban role classification；Urban system 城市指数２．００、１１城市指数２．１３。根据 位序－规模原理［２］，正常的４城市指数和１１城市指数都应该是１，而两城市指 长江三角洲地区是我国最大的城市数应该是２。从计算结果可知，长江三（镇）连绵带［１］，也是世界各大河三角洲角洲地区两城市指数远大于２，属于典人口数量最多、密度最高和城市数量最型的首位分布，规模结构不尽合理，城多的地区。该地区总面积９．９６８×１０４市人口的分布差异较大，中小城市发育ｋｍ２，约占全国国土面积的１％，在行政不够。若将长江三角洲地区７９个城市区划上包括１５个地级以上城市，分属分成７个规模级，那么，特大城市的非于江苏、上海和浙江三个省（市）。其中，农业人口占长江三角洲地区非农业人口省级直辖市１个，即上海；省会城市２总数的４６．２％，仅上海就占了其中的个，即南京和杭州；副省级计划单列城３４．０％；大城市的非农业人口占长江三市１个，即宁波；１１个地级城市，即江角洲地区的１３．２％；中等城市非农业人苏省的苏州、无锡、常州、镇江、扬州、口占２２．１％；人口规模２０万以下的小泰州、南通和浙江省的嘉兴、湖州、绍城市（镇）占１８．６％，其中人口规模在兴、舟山；６４个县级市（镇）。 长江三角洲地区，现有超大城市１个，即上海；特大城市２个，即南京和杭州；大城市５个，即无锡、苏州、常州、宁波、镇江；中等城市２２个；小城市（镇）４９个。根据马克?杰斐逊（Ｍ?Ｊｅｆｆｅｒｓｏｎ）的城市首位律［２］，计算得到的首位度指数分别为：２城市指数３．９２、４ 长江三角洲地区城市体系规模结构失衡，影响了城市体系功能的充分发挥。 ２．１　Ｋｏｈｏｎｅｎ网络的基本原理 Ｋｏｈｏｎｅｎ网络是由Ｋｏｈｏｎｅｎ于１９８２年首次提出的竞争型人工神经网络模型，也称为自组织特征映射网络（Ｓｅｌｆ－Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ　Ｆｅａｔｕｒｅ　Ｍａｐ，简称ＳＯＭ网络）［３，４］。 Ｋｏｈｏｎｅｎ网络是由输入层和输出层（也称竞争层）构成的两层网络。输入层用于接收输入模式，输出层的神经元一 １０万～２０万的占１３．３％；人口规模在般按正则二维阵列排列，两层之间的各５万～１０万的占５．０％，而人口规模在神经元实现双向权连接。Ｋｏｈｏｎｅｎ网络 结构如图１所示。Ｋｏｈｏｎｅｎ网络通过寻２万～５万的只占０．２％。 由此可以看出，上海在整个长江三找最优权值矢量对输入模式集合进行分角洲地区具有绝对的垄断性，但这种垄类［５］。 Ｋｏｈｏｎｅｎ网络的自组织学习过程可断性并非由上海的人口规模大造成的， 而是由中小城市发展的滞后性所造成，以描述为：对于每一个网络的输入，只 调整一部分权值矢量，使权值矢量更接特别是小城市（镇）发育太慢［３］。这就使 ２００３年第２期　第１９卷 率η（ｔ）的初始值在η（０）＝（０＜η（０）＜１）；确定邻域Ｎｇ（ｔ）的初始值Ｎｇ（０）。领域Ｎｇ（ｔ）指以获胜神经元ｇ为中心，且含若干神经元的区域范围（图２）。Ｎｇ（ｔ）的值表示在第ｔ次学习过程中领域中所包含的神经元的个数；确定总学习次数Ｔ。 （２）找出权值矢量与输入矢量