第一章 绪论
第一节 研究背景及问题提出
一、研究背景
二、研究问题
第二节 研究目的和意义
一、研究目的
二、研究意义
三、研究思路
第三节 研究方法和路线
一、研究内容
二、研究方法
三、技术路线
第四节 研究的主要创新点
第二章 创意产业区空间集聚度相关理论及文献综述
第一节 创意产业空间集聚度理论及方法
一、空间集聚指标化简介
二、指标类耦合概念分类
三、空间集聚度测算方法
四、BP神经网络模型简述
五、SWARM群智能算法
第二节 城市创意产业区空间集聚度相关概念
一、空间集聚的发展缘起
二、空间集聚的概念特征
三、空间集聚的概念认知
第三节 创意产业区空间影响因素的研究动态
一、影响因素的概念
二、影响因素的识别
第四节 创意产业区组织驱动效应的研究评述
一、组织驱动的概念及特点
二、创意产业组织驱动
三、驱动系统的概念
四、驱动效应的识别
五、驱动效应的机制
第五节 国内外研究综述
第三章 创意产业区集聚度、影响因素及驱动关系研究
第一节 研究前提
第二节 系统流程
第三节 调研数据来源
一、客观数据
二、访谈设计
第四节 扎根过程分析
一、初始译码的设计
二、开放式编码的设计
三、主轴编码的解析
四、选择性编码的设计
五、扎根的识别结果
第五节 扎根结果检验
一、描述性统计
二、信度检验
三、效度检验
第六节 结构方程分析
一、驱动效应与影响因素的关联构建
二、综合驱动效应检验
第七节 空间集聚度初级耦合模型建立
一、耦合内涵及特点
二、耦合类型的假设
三、耦合关系及指标框架建立
第八节 本章小结
第四章 创意产业区空间集聚度的驱动效应实证研究
第一节 空间集聚度的测量方法
一、数值选取
二、指标筛选
第二节 空间集聚度测算分析
一、就业区位熵LQ1测算
二、产值区位熵LQ2测算
三、赫芬达尔指数HHI测算
第三节 空间集聚度对影响因素的实证分析
一、TOPSIS模型实证分析
二、面板数据模型的选择分析
三、面板数据模型平稳性检验
四、面板数据模型的回归分析
第四节 驱动效应对影响因素的计量与验证
一、面板模型的构建检验
二、实证结果的回归分析
第五节 本章小结
一、研究结果
二、政策建议
第五章 创意产业区空间集聚度的驱动机制应用研究
第一节 空间集聚度的多因素理论模型求解应用
第二节 基于BP-GA神经网络下遗传算法的空间寻优
一、BP神经网络建模流程
二、BP神经网络指标构建
三、BP神经网络模型训练
四、GA优化神经网络
五、GA空间寻优求解
第三节 基于寻优区域内DBISCP密度算法的空间聚类
一、空间集聚数据选取及属性
二、DBSACN算法规则及标记
三、DBSCAN算法改进及优化
四、DBISCP空间集聚轨迹迭加
五、DBISCP空间集聚初步可视
第四节 本章小结
一、研究结果
二、研究结论
第六章 创意产业区空间集聚度的驱动机制图像研究
第一节 基于DBISCP的源JS代码交互实现
一、JS的环境建模
二、JS的代码实现
第二节 基于JS实现CANVAS可视化3D效果
一、CANVAS的技术构建
二、CANVAS效果输出及对比
第三节 基于CANVAS实现ARCGIS动态地图
一、ARCGIS的代码加载
二、ARCGIS的地理信息创建
第四节 基于ARCGIS实现E-CHARTS可视图像
一、E-CHARTS的技术构建
二、E-CHARTS的效果输出
第五节 本章小结
一、研究结论
二、政策建议
三、不足之处
第七章 研究结论与展望
第一节 研究结论
第二节 研究展望
参考文献
附录
附录一 BP输入样本原始量表
附录二 空间集聚研究量表附录
附录三 调研问卷
附录四 研究访谈
附录五 代码
附录六 JSON和E-CHARTS的大数据动态代码
附录七 ARC-GIS完整三维代码创建
附录八 创意产业区集聚度是驱动系统下影响因素的空间投影
后记
展开
