随着质量强国战略的提出,如何建设高质量的产品、服务、城市和工程等成为我国发展的重要议题,其中建设高质量的数字化城市是我国目前城市发展的重要途径。在我国十四五规划中,有关部门也提出了相应的城镇化战略,以提升我国城市发展水平。但是目前就我国的城市发展来看,我国城市发展不平衡,空间发展不一致。所以针对此类问题,建设智慧城市成为了我国高质量城市发展的重要手段。随着智慧城市的发展,对于智慧城市评价的研究也在不断深入。但是目前针对智慧城市评价的研究存在偏重于技术性指标而忽略基础性指标,以及主要集中于概念和内涵指标选取等问题,本文结合城市高质量发展内涵,提出基于投入-产出角度的评价体系,关注城市要素之间的转化构建指标。针对我国智慧城市建设空间发展不平衡的问题,本文选取我国西南地区智慧城市作为评价对象。本文提出的评价体系包含基础设施、可持续发展能力和智慧民生等投入因素以及智慧经济、智慧环境和社会保障等产出因素,共7个一级指标和23个二级指标。针对指标,首先利用熵值法计算每个指标的初步权重,同时根据各项指标和权重计算出各个城市的期望得分和排名情况;之后利用BP神经网络和ELM极限学习机对指标权重进行优化,再使用PSO粒子群算法进一步确定权重,使得试验结果更为准确;最后通过聚类分析,得出我国西南地区智慧城市发展类别和等级,并根据结果提出相应的解决措施。本研究有如下创新点:（1）通过目前对智慧城市评价的研究,结合高质量和数字化城市发展的内涵,分析智慧城市发展的构成因素,从投入-产出的角度构成智慧城市发展的评价体系。（2）针对西南地区研究较少的问题,本研究结合我国西南地区的实际情况设计指标体系;通过对西南地区智慧城市高质量发展的评价,为我国高质量城市发展提出建设性意见。（3）通过粒子群算法优化神经网络模型,进一步提高模型性能和泛化能力,减小模型误差。