本选题主要探讨顺应时代发展要求和我国国情的智慧城市评估问题。智慧城市评估是智慧城市建设的重要组成部分。有利于对智慧城市建设实施监督和引导,有利于对智慧城市运营情况进行评估和反馈。建立智慧城市指标体系的实质是判定影响城市智慧化水平的关键变量,并弄清每个关键变量对城市总体智慧化水平的影响程度。本文吸收了国内外“智慧城市指标体系”的最新研究成果。选取了美国、欧盟、日本、韩国、澳大利亚、加拿大和英国的十个城市信息化水平评价指标体系,同时选取了北京、上海、南京、宁波等地的十个智慧城市评价指标体系,将这些指标体系融合为原始指标库；同时通过访问工信部、广电总局、科技局、环保局等相关主管机构获取国内外智慧城市相关指标数据,将其作为相关性、信度、效度检验、权重计算的样本库以及对标分析的基准值。接着,对原始指标库的指标数据进行标准化处理,构建指标的隶属度函数,运用模糊集理论对原始指标库的指标进行指标筛选,将隶属度低于0.3的指标剔除。并根据维基百科对DPSIR模型的定义对指标进行分类、分析和检验,完成指标库的简化,生成简化后的指标体系。采用ANNs算法,并借助SPSS平台和前期收集的训练集计算指标权重、调整修改生成带权重指标体系,并检验该体系效度。通过上述步骤,最终构建出一套3个层次,5个维度,37个指标构成的智慧城市评价体系。本文的指标来源是美、欧、日、韩、澳、加等国的的城市信息化水平评价指标以及国内近三年的智慧城市评价体系中的指标,指标来源既多样,又及时,具有丰富性的特点。指标筛选是以模糊集合思想为理论依据,具备科学性、客观性的特点。指标分类是以DPSIR模型为理论依据,具备创新性的特点。指标的权重计算是以ANNs算法为工具,具备准确性,可靠性的特点。本文首次采用DPSIR模型、ANNs工具和模糊集思想对智慧城市评价指标体系进行了实质性的构建,填补了学术界的空白,其成果既是对国内外智慧城市评价体系的归纳和总结,也是对现有智慧城市评价体系的改良和创新。