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基于機器學習的貧困戶識別指標體系模型研究

摘要:當前我國改革已邁入攻堅期,脫貧攻堅中精準扶貧的重要意義不言而喻。唯有精確識別貧困人口,才能在精準扶貧工作中做到有的放矢。由于現(xiàn)行貧困人口識別的指標尚未做到精準定位真實貧困戶,導(dǎo)致大量扶貧資源無法惠及特困家庭,貧富差距依舊懸殊,扶貧效果不顯著。同時,國內(nèi)外精準扶貧研究仍處于從理論向?qū)嵶C研究轉(zhuǎn)型的過程,普遍缺乏社會調(diào)查和量化分析的實證檢驗來支撐精確識別貧困人口的指標體系。本文通過分析廣西玉林實地調(diào)研的問卷數(shù)據(jù),以數(shù)據(jù)挖掘的方法得到貧困人口識別的新指標體系,通過多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建基于家庭經(jīng)濟指標的貧困戶精準識別系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞:
  • 精準扶貧  
  • 機器學習  
  • 指標體系  
作者:
徐姝婧; 陸一嘯; 徐嘉瑞
單位:
上海立信會計金融學院統(tǒng)計與數(shù)學學院; 上海201209; 上海立信會計金融學院信息管理學院; 上海201209
刊名:
上海立信會計金融學院學報

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上海立信會計金融學院學報緊跟學術(shù)前沿,緊貼讀者,國內(nèi)刊號為:31-2143/F。堅持指導(dǎo)性與實用性相結(jié)合的原則,創(chuàng)辦于1989年,雜志在全國同類期刊中發(fā)行數(shù)量名列前茅。

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