文献类型：期刊文章

作　　者：何俊[1,3] 洪孙焱[1,3] 周义方[2] 申时凯[1] 邹目权[1,3]

He Jun;Hong Sunyan;Zhou Yifang;Shen Shikai;Zou Muquan(College of Information Engineering,Kunming University,Kunming 650214,China;Information Center,Kunming University,Kunming 650214,China;Key Laboratory of Data Governance and Intelligent Decision in Universities of Yunnan,Kunming 650214,China.)

机构地区：[1]昆明学院信息工程学院,云南昆明650214 [2]昆明学院信息中心,云南昆明650214 [3]云南省高校数据治理与智能决策重点实验室,云南昆明650214

出　　处：《系统仿真学报》

基　　金：国家自然科学基金(62066023);国家级新工科研究与实践项目(E-JSJRJ20201342);云南省地方本科高校基础研究联合专项(2017FH001-058);云南省教育厅科学研究基金(2018JS391)。

年　　份：2022

卷　　号：34

期　　号：5

起止页码：1118-1126

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对扶贫领域中贫困、脱贫和返贫状态预测不准确,影响状态变迁的关键因素难以识别的问题,从扶贫基础数据和多个行业数据中提取8个关键特征和22个观测状态,构建观察状态和隐含状态关联关系,建立扶贫对象状态预测隐马尔可夫模型(hidden markov model,HMM)。以某深度贫困县连续3年的数据为样本,进行参数训练、测试实验和结果验证,结果表明该方法对返贫、贫困和脱贫状态有较强的预测能力,误差率较低,且能准确识别出影响返贫的关键要素。该方法对指导精准扶贫工作具有非常重要的实际意义。

关 键 词：隐马尔可夫模型 精准扶贫  数据分析  预测方法  返贫

分 类 号：TP311] TP391.9[计算机类]