SOM 网络的城市分类探讨及实证分析诠释摘要：科学的城市分类不仅便于我们对各个城市的进展进行评估，并且为我们制定城市的进展决策提供了依据而 基 于 人 工 神 经 网 络 （ ANN ） 的 自 组 织 特 征 映 射 网 络（SOM）具有强大的聚类功能
文章探讨了 SOM 网络在城市分类方面的应用，并利用 MATLAB 软件，对山东省各地级市城市进行了实证分析，从而指出了 SOM 网络在城市分类方面的优缺点及意义
关键词：人工神经网络；SOM；城市分类 一、引言 城市分类不仅便于我们对各个城市的进展进行评估，并且为我们制定城市的进展决策提供了依据
然而，如何能够进行科学的城市分类一直备受关注
而基于近些年来人工神经网络的飞速进展，它帮助我们解决了许多棘手的难题，其中的自组织特征映射网络（SOM）具有强大的聚类功能，利用它可以帮助我们根据各个城市的特点从而进行科学分类，为加速我国城市的进展和城镇化建设有着重要的意义
2025 年吴聘奇、黄民生利用 SOM 网络对福建省城市进行了职能分类，同年，刘耀彬、宋学锋又基于 SOM 人工神经网络对长江三角洲地区城市职能分类做了讨论
从而可见，基于人工神经网络的自组织特征映射网络（SOM）在城市的分类问题确实可以发挥强大的作用
评价一个城市的各个行业的进展，有许多指标
其中行业就业人口是评价一个城市该行业的进展的基础指标
本文对山东地区城市的分类实证分析中，对各个城市的各行业就业人口数量进行了采集，其中包括农林牧渔业，采矿业，制造业，电力、煤气及水的生产和供应业，建筑业交通运输、仓储和邮政业，信息传输、计算机服务和软件业，批发和零售业，房地产业，住宿和餐饮业，金融业，租赁和商务服务业，水利、环境和公共设施管理业，居民服务和其他服务业，教育，科学讨论、技术服务和地质勘查业，卫生、社会保障和社会福利业，文化、体育和娱乐业，公共管理和社会
