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基于BP神经网络的智能交通项目绩效评价体系研究
| 论文题名： | 基于BP神经网络的智能交通项目绩效评价体系研究 |
| 关键词： | 智能交通;公共项目绩效评价;评价指标体系;BP神经网络;评价系统 |
| 摘要： | 进入21世纪，以大数据、物联网、AI和云计算为代表的新一代信息技术快速发展，智能交通作为这些技术前沿应用领域的复杂巨系统，在全国各个城市得到广泛建设。2015年新预算法正式施行和2018年9月中共中央和国务院发布的《关于全面实施预算绩效管理的意见》，从国家层面为财政预算绩效管理开启新的篇章。公共项目是财政预算支出的主要方向，其绩效评价尤其备受关注和重视。而智能交通项目作为一种政府主导的大型公共项目，所需资金大部分由政府财政拨付，且投资和建设规模巨大，对其进行科学的绩效评价意义重大。 本文首先对相关的国内外研究成果进行综述，然后在相关研究基础和理论分析的基础之上，梳理和总结了智能交通类公共项目绩效评价的依据、目的和评价模式，为如何选择评价主体和构建评价指标体系提供了理论依据。 其次，构建了智能交通项目绩效评价指标体系。针对智能交通项目从设计和实践两个角度进行原则研究，确定了4E设计原则，以及目标导向性等实践原则。在多元塔式结构模型选定下，以公共支出流程和逻辑框架理论等为基础，结合智能交通项目的特点，确定了指标的五大维度，最终构建完整的智能交通项目绩效评价指标体系。 此外，建立了基于BP神经网络的智能交通项目绩效评价模型并设计和实现了可视化系统。分析了神经网络算法的原理，对神经网络应用于本文的适用性进行剖析，构建出了基于AHP以及区分度改进的BP神经网络评价模型。采用原型法思想对本文的评价模型进行信息化的系统分析，选择Java、Springboot、Matlab和微信小程序等技术设计出了AHP评价系统和BP神经网络评价系统，实现了本文所构建的智能交通项目BP神经网络评价模型的系统可视化交互，满足实际操作需求。 最后，针对X省重点县乡道智能交通项目进行实证分析。在介绍项目背景和评价过程之后，对BP神经网络模型进行系统仿真评价，结果表明三组仿真效果绝对误差平均在0.01左右，相对误差百分比在2.2%左右，验证本文所建立的BP神经网络评价模型和系统符合实际效果，并对评价结果进行了深入分析。根据评价结果和实际调研情况，提出X省智能交通建设和发展的相关对策建议。 |
| 作者： | 吴云 |
| 专业： | 管理科学与工程 |
| 导师： | 王帅 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 齐鲁工业大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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