需求调研报告【汇编4篇】

需求调研报告【汇编4篇】时光荏苒，忙碌的工作生活即将进入下一个阶段，新一轮的工作即将来临，您准备好了吗？我们可以准备写这一段时间工作总结了，撰写工作总结内容上要全面，不能顾此失彼。如何才能写好1篇工作总结？经过收集，网友为您献上最新需求调研报告优选12篇，希望对大家有所帮助。需求调研报告【第一篇】为深入了解乡镇农民接受培训的需求意愿，根据xx县A乡镇户数印制下发调查问卷14132份，发放到户13256份，最大程度确保调查工作达到村庄100%覆盖、农户100%覆盖。包村干部和村“两委”采取入户访谈和问卷调查形式，共得到有效问卷13119份。经整理分析，得到如下调查结论。（一）农民参加培训的愿望强烈。在接受调查的农民中，%的农民愿意参加培训，%的农民不愿意参加培训，%的农民对参加培训持无所谓态度。其中，%的农民希望通过培训增加收入，%的农民希望通过培训提高技能，此两项培训目的占到被调查者的比例达到%；通过培训获取政策扶持、获得学历、获得证书等目的所占比例分别为%、%和%。%的农民更加倾向于点对点的培训类型。以上数据表明，农民普遍对参加培训具有较高的积极性。结合面谈访问发现，随着现代高效农业的发展，越来越多的农民认识到提高科技文化素质对于增收致富的重要性，越来越感受到自身的知识和技能的不足，迫切希望通过接受培训以适应日益变化的形势，特别是希望能学到一技之长，提升增收致富的能力。（二）农民最希望学习的内容。调查问卷显示，农民最希望学习的内容是实用技术，占%，政策方针、电子商务、个人创业分别占%、%、%，、其他类占%。在证书类培训中，农民则倾向于电工、焊工、家政等实用技能，所占比例分别为%、%、%，对于新兴技术面点师、计算机应用、电子商务、财务类、营养师的需求意愿相对较低，认识不足，所占比例分别为%、%、%、%、%。调查表明，像A镇这样经济发展处于中等水平的农业大镇，实用技术仍然是广大农民最希望学习的内容。（三）农民对于创业基金的认识。调查数据显示，%的农民表示愿意申请创业基金，%的农民表示并不愿意申请创业基金。愿意申请创业基金的农民中，%的农民对于创业基金服务较为满意，%的农民对创业基金服务不满意。农民申领创业基金是政府立足当下、着眼长远推出的一项惠农政策，旨在给予农民创业资金支持；目前，已有越来越多的农民认识并接受创业基金，相关部门应当不断更新改善服务质量和水平，自我完善，使创业基金服务更好地惠及更多民众。（四）农民喜欢的培训方式调查问卷显示，农民喜欢的培训方式依次是集中授课与现场教学相结合(占%)、现场教学(占%)、集中授课(占%)、其它(占%)。由于农民的文化水平相对较低，接受新的信息和技术，主要是靠直观感受，因此，农民最愿意接受的培训方式是专家学者或技术人员在生产经营现场的指导。调查数据也表明，集中面授也是农民愿意选择的培训方式，体现在政策方针、电子商务等的学习方式上。录像和多媒体教学具有教学成本低、覆盖面广、形象直观的特点，培训教师在集中上课的同时，再辅以录像或多媒体教学，往往能起到很好的效果。（五）农民喜欢的培训教师。在接受调查的街道农民中，%的农民喜欢的培训教师是高校教授，%的农民喜欢的培训教师是市内农业专家，%的农民喜欢的培训教师是点对点教师，%的农民喜欢的培训教师是当地土专家。市内农业专家和点对点教师所占比例较大，主要原因在于当地土专家虽然实践经验丰富，但没有接受过系统的专业学习，对事情的认识程度存在局限性；高校教授虽然专业知识很强，但由于理论性、专业性较强，农民往往不易接受；而市内农业专家和点对点教师由于长期服务于农民，了解他们的生产经营状况，既有理论性，又有丰富的实践，讲课的内容更能符合农民的需求，因而最受广大农民的欢迎。（六）农民最希望接受的培训时间。在接受调查的农民中，%的农民选择最希望参加半天的培训，%的农民选择最希望参加1天的培训，%的农民选择最希望参加2天的培训，%的农民选择最希望参加3天的培训，%的农民选择最希望参加5天以上的培训。调查表明，目前农民对培训的需求以短期为主，一是农民最希望学习的内容是农业新技术，而单项农业新技术学习不需要太长时间；二是从农民难以抽出更长的时间参加培训，即农民接受培训存在一定机会成本；三是从培训的供给来说，乡镇可能受培训资金、组织难度的影响，较难开展较长时间的培训。（七）农民喜欢的培训地点。在接受调查的农民中，%的农民喜欢的培训地点是在本村，%的农民喜欢的培训地点是在乡镇，%的农民喜欢的培训地点是在县城，%的农民喜欢的培训地点是其他。绝大部分农民认为适合的培训地点是在本乡镇范围内，主要是因为本乡镇范围距离近，节约时间和金钱，既能参加培训，又能照顾到生产，符合农民的实际要求；但是，仍有一些村民能够接受到乡镇范围之外参加培训，因此，对于这些参训需求意愿强烈、层次要求较高的生产大户，新型农民学校应当适当开展一定比例的高层次培训，组织当地农民到市外参观学习，汲取借鉴外地先进经验，带动当地农户发展。（八）农民获取培训信息的途径。在接受调查的农民中，获取培训信息途径由高到低依次为村干部通知、身边的群众、乡镇新农校办、其他和培训信息，所占比例分别为%、%、%、%和%。数据表明，目前，乡镇新农校办宣传较为到位，往往通过下发通知至各村、村干部转达、群众相互传达等方式，将新型农民培训信息通知到村民。（九）影响农民培训的因素。在调查问卷列出的影响农民培训的影响因素各选项中，%的村民选择没有时间，%的村民选择培训内容不感兴趣。数据表明，新型农民培训的开展，要充分考虑当地农民生产、生活实际情况，依此分批次、分时间段、安排不同内容类型的培训课程，个人简历以满足现代农民的多样化需求。【实用文书网】需求调研报告【第二篇】1．基本假设1）交通在旅游中通常不是重要的，为了研究的方便（主要是无法获得交通数据），把交通这个影响忽略。2）假设澳门的接待能力都满足需求。3）在本例旅游需求预测模型中，我们考虑的主要因素有：客源地的人口，客源地的总收入，客源地的消费水平，旅游目的地的生活水平。4）为了研究的方便，假定以上四因子之间相互独立，本例旅游需求即为上述四因子的函数，即y=f(gdi,pop,gde,m-gp)。就用这四个因素作为人工神经网络模型输入层的神经元。2．符号说明t澳门内地游客量gdi中国内地国民总收入pop中国内地人口总数gde中国内地国民消费水平m-gp澳门生产总值三．模型的建立与求解1．人工神经网络模型理论原理人工神经网络（artificialneuralnetwork）是由大量的、简单元件（神经元）广泛相互联结而成的非线性的、动态的复杂网络信息处理系统，它是在现代神经学研究成果基础上提出的，能模拟人脑的若干基本功能[1]。它具有并行分布的信息处理结构，可以通过“自学习”或“训练”的方式完成某一特定的工作。它可以从积累的工作案例中学习知识，尽可能多地把各种定性或定量的因素作为变量加以输入，从而建立各种影响因素与结论之间的高度非线性映射，采用自适应模式识别方法来完成预测工作[2]。人工神经网络模型尤其是对处理内部规律不甚了解、不能用一组规则或方程进行描述的复杂的、开放的非线性系统显得较为优越。人工神经网络模型一般由处理单元、激活状态、单元输出、连接模式、激活规则、学习规则等6个部分组成。一个多层神经网络中包含有很多个信息处理单元,分布于不同的层次中。根据每项输入和相应的权重获取一个综合信号，当信号超过阈值则激活神经元而产生输出。各类影响因素和最终输出结果之间可以假定存在一种映射,即输出结果＝f（影响因素）。为了寻求最佳的映射关系f，将训练样本集合和输入、输出转化为一种非线性关系，通过对简单非线性函数的复合，从而建立一个高度的非线性映射关系f,最终实现输出值的最优逼近［3］。在人工神经网络的实际应用中，80%~90%的人工神经网络是采用前馈反向传播网络（back-propagation-network,简称bp网络）或它的变化形式。bp神经网络（如图一）是一种单项传播的多层前向神经网络，分为输入层、隐含层和输出层，层与层之间采用全连接方式，同一层单元之间不存在相互连接。它是前向网络的核心部分，体现了人工神经网络最精华的部分[4]。标准的bp网络是根据w-h学习规则，采用梯度下降算法，对非线性可微函数进行权值训练的多层网络。bp神经网络的每一层的权值通过学习来调节，其基本处理单元为非线性输入－输出关系，选用s型作用函数：其中：xj为该神经元第i个输入；wij为前一层第i个神经元至该神经元j的连接权值，i＝0时的权值为阈值。其计算步骤如下：1给定一组随机的权值和阈值初始值及步长系数η与势态因子α；2取学习样本数据，根据学习样本、权值及阀值计算输出，并与学习期望输出比较，当误差满足要求时结束训练，否则将误差向后逐层传播，并修正各层连接权值，5）澳门内地旅客人数神经网络模型的建立(一)bp网络设计网络设计是一个综合性问题，它应满足多种不同要求，例如，希望所涉及的网络有较好的推理能力，易于硬件实现，训练速度快等，其中有较好的推理能力是最主要的。一般来说，推广能力决定于3个主要因素，即问题本身的复杂程度、网络结构以及样本量大小。在一般情况下，旅游需求预测研究中样本的数量是一定的，因此可归结为在样本量一定的情况下，如何选择网络规模的问题。在进行bp网络预测模型设计中，我们主要考虑以下因素：网络的层数、每层中的神经元个数、初始值的选择、学习速率和期望误差。i)网络的层数已证明：具有偏差和至少一个s型隐含层加上一个线性输出层的网络，能够逼近任何有理函数。所以，本文选择一个3层的bp网络。ii)每层中神经元的个数输入层和输出层神经元的个数根据解决具体问题的复杂程度而定。为了提高网络训练的精度，可以通过采用一个隐含层，再加上1到2个神经元以加快误差的下降速度即可。因此，本文输入层神经元个数选择为4个，隐含层神经元个数分别选择了9、12、15个，输出层神经元个数选择为1个。iii)初始值的选择由于人工神经网络是一个非线性系统，初始值的选择对于网络学习是否达到局部最小、是否能够收敛以及训练时间的长短都有较大影响。在初始值的选择上一般是使经过初始值加权后的每个神经元的输出值都接近零，这样可以保证每一个神经元的连接权值都能够在它们的s型激活函数变化最大处进行调解。所以，初始值一般选择在（-1,1）之间的随机数。本文的初始值为默认值。iv)学习速率对于任何一个网络都对应一个合适的学习速率。学习速率决定每一次循环训练中所产生的权值的变化量。大的学习速率可以导致网络的不稳定，但是小的学习速率又会导致训练时间延长，收敛速度较慢，不能保证网络的误差能最终趋于最小。综合上述考虑，在学习速率的选择上倾向于选择较小的学习速率以保证网络的稳定性，本文选择的学习速率为。v)期望误差值期望误差值的确定也是通过网络对不同误差值分别进行训练比较后确定的最适合值。所谓的最适合值是相对于所需要的隐含层的节点数来确定的，一个较小的误差值的获得需要增加隐含层的节点以及训练时间。本文经过不断测试，选择为期望误差值。（二）1．网络训练模式的选择训练网络有两类模式：逐变模式和批变模式。在逐变模式中，每一个输入被作用于网络后，权重和偏置量被更新一次。在批变模式中，所有的输入被应用于网络后，权重和偏置量才被更新一次。使用批变模式不需要为每一层的权重和偏置量设定训练函数，而只需为整个网络制定一个训练函数，使用起来相对方便，因此，本文在进行网络训练时采用批变模式。2．数据和模型的建立神经网络模型要求数据具有：a、易获得性b、可靠性c、可测度性。本项研究采用很可靠的官方发表的数据作为分析的数据源（见表1），主要来自于中国统计局网。用3层bp网络模型对本例旅游需求进行模拟，根据bp网络的映射原理，对于样本集合x和输出y，可以假设存在一映射f。为了寻求f的最佳映射值，bp网络模型将样本集合的输入、输出转化为非线性优化，通过对简单的非线性函数的复合，建立一个高度的非线性映射关系，实现f值的最优逼近。对于本例旅游需求模型的模拟：其输入层结点数（4个神经元）：中国内地国民