2020華數(shù)杯脫貧幫扶績效評價(jià).docx

1、2020華數(shù)杯脫貧幫扶績效評價(jià)脫貧幫扶績效評價(jià)2020年，研究團(tuán)隊(duì)再次進(jìn)行了調(diào)研，得到了被幫扶的這些村莊居民收入、產(chǎn)業(yè)開展、居住環(huán)境、文化教育、基礎(chǔ)設(shè)施等五個(gè)方面的評分?jǐn)?shù)據(jù)以及總分?jǐn)?shù)據(jù)。為了便于比擬和研究，所有數(shù)據(jù)都進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理（標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)值越大表示評分越高）。績效評價(jià)，不能僅以最后的得分作為依據(jù)，需 要考慮各個(gè)評價(jià)指標(biāo)的進(jìn)步幅度。因?yàn)檫@樣才能公正的評判幫扶的效果，就能蔽勵(lì)更多的幫扶單位愿意花精力去幫助非常貧困的地區(qū)。 請你運(yùn)用數(shù)學(xué)建模，解決以下問題：問題一：一般人的理解是，五年前的評分與2020年對應(yīng)的各項(xiàng)評分有著直接的關(guān)聯(lián)，如五年前的居民收入不錯(cuò)，現(xiàn)在的居民收入也會是不 錯(cuò)的。你認(rèn)為

2、本問題有這個(gè)規(guī)律嗎？請分析各個(gè)評價(jià)指標(biāo)的對應(yīng)關(guān)系。問題二：160個(gè)幫扶單位幫扶著基礎(chǔ)不同的村莊，幫扶單位幫扶工作的態(tài)度、目標(biāo)、投入、幫扶干部素質(zhì)等顯然是有差異的。僅僅用 2020年各村莊評分高低顯然是無法真正有效的表達(dá)一個(gè)幫扶單位在脫貧攻堅(jiān)提升方面所做出的努力。請你運(yùn)用附件的數(shù)據(jù)，說明什么類型的幫扶單位，哪些幫扶單位在脫貧幫扶上面有較高的績效？請給不同類型的幫扶單位績效排序，給出脫貧幫扶績效前十名的幫扶單位編號。問題三:每個(gè)幫扶單位在扶貧上有不同的工作特色，如有些單位在提高居民收入上效果很好，而有些幫扶單位可能在改善基礎(chǔ)設(shè)施上幫助的 效果不 錯(cuò)。請問，哪些幫扶單位分別在居民收入、產(chǎn)業(yè)開展、居住

3、環(huán)境、文化教育、基礎(chǔ)設(shè)施等評價(jià)指標(biāo)上幫扶業(yè)績明顯？請列出各單項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)前五名的幫扶單位編號。問題四：全國計(jì)劃給予10000個(gè)村莊脫貧先進(jìn)村莊稱號。請問，哪些因素對獲得這個(gè)榮譽(yù)稱號有著非常重要的影響？數(shù)據(jù)表中最后有10個(gè)村莊的2020年的評價(jià)分?jǐn)?shù)被刪除，請你判斷他們能評上脫貧先進(jìn)村 莊稱號嗎？如果稱號分為一級和二級（-、二級稱號此例為1:3 ）,這10個(gè)村莊中誰能評上脫貧先進(jìn)一級村莊稱號？ 問題五：依據(jù)你的研究成果，向國家扶貧辦寫一封500字左右的信，闡述你的觀點(diǎn)和建議問 題-分析針對問題一，為探究五年前的評分與2020年對應(yīng)的各項(xiàng)評分是否有著直接的關(guān)聯(lián)，我們可以先對題中所給數(shù)據(jù)中的居民收入（記

4、為SR）、產(chǎn)業(yè)開展（記為CY）、居住環(huán)境（記為HJ）、文化教育（記為WJ）、jichusheshi（記為SS）等五個(gè)評價(jià)指標(biāo)繪制擬合曲線，根據(jù)得出的每個(gè)指標(biāo)的 擬合曲線圖，假設(shè)五年前的評分與2020年對應(yīng)的各項(xiàng)評分無直接的關(guān)聯(lián)，然后利用SPSS對上述指標(biāo)做多元因子分析來驗(yàn)證假設(shè)是否成 立，得出五年前的評分與2020年對應(yīng)的各項(xiàng)評分無直接的關(guān)聯(lián)。%此程序?yàn)楦倪M(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評分程序%輸入目標(biāo)矩陣close allclear echo on cic% NEWFF4成一個(gè)新的前向神經(jīng)帆絡(luò)% TRAIN對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練% SIM對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真pause%敲任意鍵開始cic%定義訓(xùn)練樣本矢

5、量 P為輸入矢量P = -1:0.05:1;% T為目標(biāo)矢量randnfseed' r 78341223); T = sin(2*pi*P)+0.1 *randn(size(P);%繪制樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)plot(P , T echo offhold on; plot(P , sin(2*pi*P), '：);%繪制不含噪聲的正弦曲線echo on cic pause cic% 創(chuàng)立一個(gè)新的前向神經(jīng)網(wǎng) tSnet=newff(minmax(P), 20 , 1 , ftansig', 'purelin'); pause cic echo off cicdispC

6、I. L-M 優(yōu)化算法 TRAINLM*); disp(12.貝葉斯正那么化算法 TRAINBR,);choice=input('請選擇訓(xùn)練算法(1 , 2):'); figure(gcf);if(choice=1)echo on cic% 采用 L-M 優(yōu)化算法 TRAINLM net.trainFcn='trainlm,;pause cic%設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)net.trainParam.epochs = 500; net.trainParam.goal = 1e-6; net=init(net);%重新初始化pause cicelseif(choice=2) echo

7、oncic% 采用貝葉斯正那么化算法 TRAINBR net.trainFcn='trainbr,;pause cic%設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)net.trainParam.epochs = 500; randn(,seed, , 192736547); net = init(net);%重新初始化pause cicend根據(jù)我們對附件1數(shù)據(jù)的分析處理，影響分配績效的直接因素為 影響綜合評分因子成分矩陣圖Correlation 蚓勵(lì)天32015 SR2015 CY2015 WJ。2*1-<Correlation15 S21.000.514,.51%.525,J15.51441.000-.683.665Bata.57351 -.562.585+2015 WJ-1.0C.734,2015 SS.525.6693Ai.00。，Sig.(1-tailed2015 SR.000<J00*JO9H15 CYj|.000-.000-.000-2015 HJdj.000-.000-.00042015 WJF.000.005.0002P.000-.000.000-9MIL.為了深入探究五年前與當(dāng)下村子的評分是否有著直接的關(guān)聯(lián)，我們對數(shù)據(jù)中的評價(jià)總分繪制了擬合