摘要：科學的城市分類不僅便於我們對各個城市的發展進行評估，並且爲我們制定城市的發展決策提供了依據。而基於人工神經網絡（ANN）的自組織特徵映射網絡（SOM）具有強大的聚類功能。文章探討了SOM網絡在城市分類方面的應用，並利用MATLAB軟件，對山東省各地級市城市進行了實證分析，從而指出了SOM網絡在城市分類方面的優缺點及意義。
關鍵詞：人工神經網絡；SOM；城市分類
一、引言
城市分類不僅便於我們對各個城市的發展進行評估，並且爲我們制定城市的發展決策提供了依據。然而，如何能夠進行科學的城市分類一直備受關注。而基於近些年來人工神經網絡的飛速發展，它幫助我們解決了許多棘手的難題，其中的自組織特徵映射網絡（SOM）具有強大的聚類功能，利用它可以幫助我們根據各個城市的特點從而進行科學分類，爲加速我國城市的發展和城鎮化建設有着重要的意義。2005年吳聘奇、黃民生利用SOM網絡對福建省城市進行了職能分類，同年，劉耀彬、宋學鋒又基於SOM人工神經網絡對長江三角洲地區城市職能分類做了研究。從而可見，基於人工神經網絡的自組織特徵映射網絡（SOM）在城市的分類問題確實可以發揮強大的作用。
評價一個城市的各個行業的發展，有許多指標。其中行業就業人口是評價一個城市該行業的發展的基礎指標。本文對山東地區城市的分類實證分析中，對各個城市的各行業就業人口數量進行了採集，其中包括農林牧漁業，採礦業，製造業，電力、煤氣及水的生產和供應業，建築業，交通運輸、倉儲和郵政業，資訊傳輸、計算機服務和軟件業，批發和零售業，房地產業，住宿和餐飲業，金融業，租賃和商務服務業，水利、環境和公共設施管理業，居民服務和其他服務業，教育，科學研究、技術服務和地質勘查業，衛生、社會保障和社會福利業，文化、體育和娛樂業，公共管理和社會組織等19個行業的從業人員數。然後，透過MATLAB軟件進行編程構建，成功地將山東省的17個城市進行了分類，從而說明了SOM網絡在城市分類方面的確有優於其他傳統方法的優點。
二、SOM網絡的基本原理
（一）SOM網絡簡介
自組織特徵映射網絡也稱Kohonen 網絡，或者稱爲Self - Orgnizing Feature Map（ SOM） 網絡，它是由芬蘭學者Teuvo Kohonen於1981年提出的。該網絡是一個由全連接的神經元陣列組成的無教師自組織、自學習網絡。Kohonen認爲，處於空間中不同區域的神經元有不同的分工，當一個神經網絡接受外界輸入模式時，將會分成不同的反應區域，各區域對輸入模式具有不同的響應特徵。
SOM網絡的一個典型特徵就是可以在一維或二維的處理單元陣列上，形成輸入信號的特徵拓撲分佈，因此SOM網絡具有抽取輸入信號模式特徵的能力。SOM網絡一般只包含有一維陣列和二維陣列，但也可以推廣到多維處理單元陣列中去。
（二）SOM網絡學習算法
1、初始化。對N個輸入神經元到輸出神經元的連接權值賦予較小的權值。選取輸出神經元j個“鄰接神經元”的集合Sj。其中Sj(0)，表示時刻t=0的神經元j的“鄰接神經元”的集合，Sj(t)表示時刻t的“鄰接神經元”的集合。區域Sj(t)隨着時間的增長而不斷縮小。
2、提供新的輸入模式X。
4、給出一個周圍的鄰域Sk(t)。
7、提供新的學習樣本來重複上述學習過程。
三、基於SOM網絡的城市分類實證分析
城市分類可以便於我們瞭解各個城市的發展狀況，從而爲我們制訂城市的發展決策提供依據。現在人工神經網絡已經得到了很大的發展，它爲我們研究此類問題提供了一種新的工具和思路。所以基於這個問題，我們嘗試利用SOM網絡來進行城市分類。SOM網絡是一種具有聚類功能的神經網絡，並且它是無教師訓練方式，我們只需要採集輸入樣本，而不必如入目標值就可以得到我們想要的結果，可見SOM網絡使用也十分方便。
（一）網絡樣本設計
從山東省統計局網站，我們得到了山東省17個地級市城市的樣本。從中我們看出，原始指標數據波動較大，而一般來說，神經元的輸出函數在0-1之間最爲靈敏，爲了提高訓練的效率，所以要把數據進行歸一化處理。歸一化處理方法爲：找出每個指標數據中的最大和最小值，利用（x-min）/（max-min）公式把所有數據歸一化爲0到1之間的數。
（二）網絡設計
本文利用MATLAB R2008進行編程構建。確定網絡的輸入模式爲：
Pk=(P1k,P2k,…pkn) ，k=1,2,…17,n=19
即一共有17組城市樣本向量，每個樣本中包括19個元素。
1、首先利用函數newsom創建一個SOM網絡。根據實際情況本文創建網絡的競爭層分別選用3、4、5、6層的結構。然後經過實驗，分別觀察其性能，從而選取分類效果最好的.一組。
2、利用函數train和仿真函數sim對網絡進行訓練並仿真。仿真的步數大小同樣影響網絡的聚類性能，這裏我們設定步數爲1000。
最後經過分類結果如表1所示。
（三）實驗結果分析
最後經過分析篩選，發現當這17個城市被劃分爲6類時和現實情況較爲符合。分類情況如表2所示。
第一類：從表中看出，濟南和青島被歸爲了一類，並且在分類數爲3、4、5、6時，濟南和青島都被列爲了一類。從表中我們可以看到濟南、青島在各方面都優於其他城市，尤其是製造業、教育、以及公共管理和社會組織方面。濟南是山東省省會，是全省、文化、經濟，金融，教育中心，也是國家批准的沿海開放城市和十五個副省級城市之一。青島是全國70個大中城市之一，全國五個計劃單列市之一。工業有紡織、機車車輛、機械、化學、石油化工、鋼鐵、橡膠、家用電器、啤酒、捲菸等。有馳名中外的青島啤酒、海爾集團、海信集團等大企業集團。並且，二者都有豐富的教育資源，全省大多高校均聚集在此。
第二類：淄博、泰安、德州、聊城在發展方面，各個方面較爲均衡，沒有特別顯著的特點。四者的製造業、建築業和教育大約位於全省中間地位。
第三類：棗莊、東營屬特殊職能類型城市。兩個城市相對其他城市來說，採礦業較爲發達。棗莊境內已探明地下礦藏36種：煤、鐵、銅、鋁、金、銀、鍶（天青石）、石膏、螢石、水泥原料灰巖等。其中煤、石膏地質儲量爲15.4億噸和4.1億噸。而東營又稱“石油之城”，豐富的石油、天然氣資源。但是，兩個城市的製造業相對薄弱，其他產業大約處於平均水平。