基于快速模拟退火神经网络的电子政务绩效评价研究

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随着信息技术的发展和政府体制改革的不断深化,电子政务已经成为政府建设的重点之一。然而,无论是在发展中国家还是在发达国家,普遍存在电子政务项目实施成功率不高的现象。究其原因,主要是因为缺少良好的电子政务绩效评价体系。虽然目前在理论研究方面和应用方面都提出了各种电子政务评价指标体系,为电子政务的发展提供了有力支持,但是这些指标体系仍然存在局限性,主要表现在一些指标体系由于客观性不够而可能导致评价结果有失偏颇,或是由于可操作性不强而流于形式。为了构建更为客观、可操作性强的电子政务绩效评价体系,本文引入了平衡计分卡(BSC)工具,从电子政务的战略目标——“服务导向型”着手,建立了电子政务的BSC框架——“成本效益”、“服务对象”、“内部运营”、“学习与发展”,并从这四个维度进行了指标设计。在该指标体系基础上,本文综合应用了BP神经网络、模拟退火算法、Powell算法,构建了基于快速模拟退火神经网络的电子政务绩效评价模型。最后,通过采集陕西省十地市的相关数据,应用MATLAB软件对所构建的模型进行仿真实验,验证了模型评价的准确性与合理性。得出了以下主要研究结论:1、引入平衡计分卡构建电子政务绩效评价指标体系是可行的。所构建的指标体系能够具备较强的客观性、可操作性、全面性、引导性和可持续性,可以应用于电子政务绩效评价实践。2、应用快速模拟退火神经网络模型进行电子政务绩效评价是可行的,该模型具有对评价样本进行自学习的能力,能掌握评价指标与评价结果之间的映射关系,从而效仿专家进行评价,并克服传统人工评价所难以摆脱的评价随机性和主观上的不确定性。3、应用快速模拟退火神经网络模型进行电子政务绩效评价比原始的BP神经网络模型具有更好的优化结果,具体表现在收敛速度快、训练不会陷入局部最小、评价结果误差小。
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