宫继萍，石培基，潘竟虎，魏 伟

(西北师范大学地理与环境科学学院，兰州730070)

0 引言

城市化是当今世界最重要的空间现象和经济现象之一，是区域产业结构演变及区域社会经济发展到一定阶段的产物，也是激发新一轮财富充分涌流的载体。推进城市化与提高城市化质量既是全面建设小康社会的现实要求，又是有效解除中国经济社会约束“瓶颈”、实现区域经济持续增长的有效路径［1］。

目前，国内主流研究思路是采用复合指标来计算城市化水平，其基本模式是首先选出能反映城镇各方面基本特征的一组指标，然后根据这些指标计算出一个综合值，代表一个地区城市化的水平［2］。不同学者研究的地域不同、获取指标数据的难易程度不同，因而选取的指标也不尽相同。研究方法一般采用AHP层次分析法、主成分方法、模糊数学和其他数理统计等［2-5］，常遇到归一化不同量纲指标、排除人为主观因素影响确定指标权重等难题。人工神经网络(ANN:artificial neural network)是由大量神经元节点互连而成的复杂网络，是反映人脑结构及功能的一种抽象数学模型。它通过对大量样本的反复学习，由内部自适应过程不断修改各神经元之间互连的权值，最终使神经网络的权值分布收敛于一个稳定的范围。BP(back propagation)网络是ANN技术中应用最为广泛的一种网络类型，与传统的统计分析模型相比具有更好的容错性、鲁棒性和自适应性，在预测预报、分类及评价等方面最为适用［6］。本研究即运用BP神经网络的方法，通过构建城市化水平综合评价指标体系，用城市化水平综合评价值来定量地反映甘肃省县域城市化水平的高低。……