2020华数杯脱贫帮扶绩效评价.docx

1、2020华数杯脱贫帮扶绩效评价脱贫帮扶绩效评价2020年，研究团队再次进行了调研，得到了被帮扶的这些村庄居民收入、产业开展、居住环境、文化教育、基础设施等五个方面的评分数据以及总分数据。为了便于比拟和研究，所有数据都进行了标准化处理（标准化后的数值越大表示评分越高）。绩效评价，不能仅以最后的得分作为依据，需 要考虑各个评价指标的进步幅度。因为这样才能公正的评判帮扶的效果，就能蔽励更多的帮扶单位愿意花精力去帮助非常贫困的地区。 请你运用数学建模，解决以下问题：问题一：一般人的理解是，五年前的评分与2020年对应的各项评分有着直接的关联，如五年前的居民收入不错，现在的居民收入也会是不 错的。你认为

2、本问题有这个规律吗？请分析各个评价指标的对应关系。问题二：160个帮扶单位帮扶着基础不同的村庄，帮扶单位帮扶工作的态度、目标、投入、帮扶干部素质等显然是有差异的。仅仅用 2020年各村庄评分高低显然是无法真正有效的表达一个帮扶单位在脱贫攻坚提升方面所做出的努力。请你运用附件的数据，说明什么类型的帮扶单位，哪些帮扶单位在脱贫帮扶上面有较高的绩效？请给不同类型的帮扶单位绩效排序，给出脱贫帮扶绩效前十名的帮扶单位编号。问题三:每个帮扶单位在扶贫上有不同的工作特色，如有些单位在提高居民收入上效果很好，而有些帮扶单位可能在改善基础设施上帮助的 效果不 错。请问，哪些帮扶单位分别在居民收入、产业开展、居住

3、环境、文化教育、基础设施等评价指标上帮扶业绩明显？请列出各单项评价指标前五名的帮扶单位编号。问题四：全国计划给予10000个村庄脱贫先进村庄称号。请问，哪些因素对获得这个荣誉称号有着非常重要的影响？数据表中最后有10个村庄的2020年的评价分数被删除，请你判断他们能评上脱贫先进村 庄称号吗？如果称号分为一级和二级（-、二级称号此例为1:3 ）,这10个村庄中谁能评上脱贫先进一级村庄称号？ 问题五：依据你的研究成果，向国家扶贫办写一封500字左右的信，阐述你的观点和建议问 题-分析针对问题一，为探究五年前的评分与2020年对应的各项评分是否有着直接的关联，我们可以先对题中所给数据中的居民收入（记

4、为SR）、产业开展（记为CY）、居住环境（记为HJ）、文化教育（记为WJ）、jichusheshi（记为SS）等五个评价指标绘制拟合曲线，根据得出的每个指标的 拟合曲线图，假设五年前的评分与2020年对应的各项评分无直接的关联，然后利用SPSS对上述指标做多元因子分析来验证假设是否成 立，得出五年前的评分与2020年对应的各项评分无直接的关联。%此程序为改进的BP神经网络评分程序%输入目标矩阵close allclear echo on cic% NEWFF4成一个新的前向神经帆络% TRAIN对BP神经网络进行训练% SIM对BP神经网络进行仿真pause%敲任意键开始cic%定义训练样本矢

5、量 P为输入矢量P = -1:0.05:1;% T为目标矢量randnfseed' r 78341223); T = sin(2*pi*P)+0.1 *randn(size(P);%绘制样本数据点plot(P , T echo offhold on; plot(P , sin(2*pi*P), '：);%绘制不含噪声的正弦曲线echo on cic pause cic% 创立一个新的前向神经网 tSnet=newff(minmax(P), 20 , 1 , ftansig', 'purelin'); pause cic echo off cicdispC

6、I. L-M 优化算法 TRAINLM*); disp(12.贝叶斯正那么化算法 TRAINBR,);choice=input('请选择训练算法(1 , 2):'); figure(gcf);if(choice=1)echo on cic% 采用 L-M 优化算法 TRAINLM net.trainFcn='trainlm,;pause cic%设置训练参数net.trainParam.epochs = 500; net.trainParam.goal = 1e-6; net=init(net);%重新初始化pause cicelseif(choice=2) echo

7、oncic% 采用贝叶斯正那么化算法 TRAINBR net.trainFcn='trainbr,;pause cic%设置训练参数net.trainParam.epochs = 500; randn(,seed, , 192736547); net = init(net);%重新初始化pause cicend根据我们对附件1数据的分析处理，影响分配绩效的直接因素为 影响综合评分因子成分矩阵图Correlation 蚓励天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.为了深入探究五年前与当下村子的评分是否有着直接的关联，我们对数据中的评价总分绘制了拟合