基于BP神经网络的电子政务绩效评价方法.pdf

【电子政务绩效评价方法】 电子政务绩效评价是一个重要的议题，特别是在信息化时代，它关系到政府服务效率和公众满意度。文章采用基于BP神经网络的方法来解决这一问题，旨在提高评价的精度和算法效率。 **BP神经网络** BP（Backpropagation）神经网络是一种广泛应用于模式识别和函数拟合的多层前馈网络。它由输入层、隐藏层和输出层组成，通过反向传播算法调整权重以优化网络性能。在本文中，BP神经网络用于处理电子政务绩效的复杂评价任务，其优势在于能够处理非线性关系并适应各种复杂的评价体系。 **电子政务绩效评价指标体系** 构建电子政务绩效评价指标体系是评价的基础。文章采用了平衡计分卡（Balanced Scorecard, BSC）的理念，这是一种综合评价组织绩效的框架，包括顾客、内部经营、财务和学习与成长四个维度。在电子政务领域，这些维度被转化为电子政务运行满意度、应用效益、平台建设和应用情况四个一级指标，进一步细化为二级和三级指标，如公众满意度、运行成本节约、信息资源公开共享效果、行政效率提升等，全面评估电子政务的效果。 **BP神经网络的改进** 传统的BP神经网络存在收敛速度慢和可能陷入局部最优的问题。为了改善这些问题，文章提出了基于非单调线性搜索的步长调节方法，以自适应地调整学习速率。这种方法能帮助网络更快地收敛到全局最优解，避免在训练过程中陷入局部最优，提高了模型的实用性和评价效率。 **实证研究** 通过实证研究，文章证明了所提出的基于BP神经网络的电子政务绩效评价方法的有效性，不仅在评价精度上有所提高，而且在算法效率上也有显著提升。这表明这种方法能够准确地反映电子政务的实际效果，并且在实际操作中更具可行性。 **总结** 基于BP神经网络的电子政务绩效评价方法为评估政府服务的效率和质量提供了一种科学工具。通过结合平衡计分卡的多维度评价思路和改进的神经网络学习策略，这种方法可以更全面、准确地反映出电子政务系统的绩效，对于推动电子政务的发展和持续改进具有重要意义。未来的研究可以进一步探索如何优化神经网络结构和学习算法，以适应不断变化的电子政务环境。