[发明专利]一种区域内脱贫户返贫风险预测评估方法及系统

权利要求书

1.一种区域内脱贫户返贫风险预测评估方法，其特征在于：

将待预测脱贫户的返贫因子输入到模型中；其中，所述模型使用多组训练数据训练得到，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：所述待预测脱贫户的可持续性生计指标；

获取所述模型的输出信息，其中，所述输出信息包括所述待预测脱贫户的返贫风险值。

2.根据权利要求1所述的区域内脱贫户返贫风险预测评估方法，其特征在于：

所述使用多组训练数据训练得到所述模型包括：

采集待预测脱贫户的可持续性生计指标作为训练样本组成训练集；

将训练集进行无量纲化处理；

对于输出层：

对于隐含层：

计算网络总误差：

对输出层以及隐含层的权值进行调整：

以输出层的purelin函数计算模型的输出信息；根据设定的期望误差，判断输出信息是否满足要求，若不满足要求，则通过trainlm训练函数调整训练系数，继续迭代，直到满足要求；

其中，d表示期望输出值，o表示输出层的实际输出，n表示训练样本的个数，m表示输入层可持续性指标参数的个数，t表示训练次数，x_i表示输入的样本，y_j表示隐含层的输出，υ_ij表示输入层第i个节点与隐含层第j个节点之间的连接权，z_j表示输出层与隐含层第j个节点间的连接权，δ_o表示输出层期望与实际输出误差信号，δ_yj表示δ_o反传至隐含层误差信号，η∈(0,1)为学习率，μ∈(0,1)为动量项。

3.根据权利要求2所述的区域内脱贫户返贫风险预测评估方法，其特征在于：

将训练集进行无量纲化处理包括：

n个训练样本的期望输出D′＝(d′₁,d′₂,...,d′_j,...,d′_n)经式(1)处理得到D＝(d₁,d₂,...,d_j,...,d_n)，其中，x_ij表示无量纲化后的第i个节点的训练样本中第j个节点的指标参数的指标值，x′_ij表示无量纲化前的第i个节点的训练样本中第j个节点的指标参数的指标值。

4.根据权利要求3所述的区域内脱贫户返贫风险预测评估方法，其特征在于，还包括：

待预测脱贫户的筛选，采集区域内所述脱贫户的可持续性生计指标，将脱贫户的多个可持续性生计指标中的指标参数的指标值加权处理得到加权值，若加权值小于第一阈值，则确定该脱贫户为待预测脱贫户。

5.根据权利要求4所述的区域内脱贫户返贫风险预测评估方法，其特征在于：

以Delphi法、AHP法设置可持续性生计指标中的指标参数的指标值不同的权重，计算生计可持续性得分，即加权值：

定义g_ij表示可持续性生计指标在每个指标参数上的指标值，对每个指标参数分别赋予权重ω_j，则样本i在第m个生计维度的总得分为：

6.根据权利要求5所述的区域内脱贫户返贫风险预测评估方法，其特征在于，还包括：

待预测脱贫户预测等级划分，基于算出的可持续生计得分，将待预测脱贫户划分为不同的预测等级，得分小于第二阈值的为一级预测等级，得分大于第二阈值小于第三阈值为二级预测等级，得分大于第三阈值小于第一阈值的为三级预测等级。

7.根据权利要求1所述的区域内脱贫户返贫风险预测评估方法，其特征在于，还包括：

筛选返贫因子，将指标参数中引起脱贫户收入减少的指标参数作为敏感指标，计算各个敏感指标的统计学特征包括：方差、斜度、峰态、频率、回归残差或拟合系数，统计学特征小于设定阀值的敏感指标作为返贫因子。