[发明专利]城市贫困分布测度方法在审
| 申请号： | 201910032850.2 | 申请日： | 2019-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN109886103A | 公开（公告）日： | 2019-06-14 |
| 发明（设计）人： | 袁媛;陈逸敏;牛通;刘菁;尤智扬 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广东世纪专利事务所有限公司 44216 | 代理人： | 何灿 |
| 地址： | 510000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多源数据的城市贫困分布测度方法，其包括：确定城市内部目标区域的物理环境分布特征对应的指标、社会服务水平分布特征对应的指标、经济生活水平分布特征对应的指标；确定目标区域的综合贫困指数GDI；将物理环境分布特征对应的指标、社会服务水平分布特征对应的指标和经济生活水平分布特征对应的指标作为自变量，GDI作为参考变量，使用随机森林算法的机器学习构建预测模型，实现对目标区域贫困分布的测度。与现有技术相比，本发明使用随机森林机器学习的方法计算区域贫困分布测度，能够根据社会经济的实际变动情况进行自我调整，提高了对贫困分布变动情况进行实时测度的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 测度 分布特征 机器学习 目标区域 社会服务 水平分布 随机森林 物理环境 自变量 参考变量 多源数据 计算区域 内部目标 社会经济 预测模型 准确度 构建 算法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多源数据的城市贫困分布测度方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：使用多源开放平台获取数据；根据所获取的数据确定目标区域的物理环境分布特征对应的指标、社会服务水平分布特征对应的指标、经济生活水平分布特征对应的指标；根据所获取的数据确定目标区域的综合贫困指数GDI；将物理环境分布特征对应的指标、社会服务水平分布特征对应的指标和经济生活水平分布特征对应的指标作为自变量，GDI作为参考变量，使用随机森林算法的机器学习构建预测模型，实现对目标区域贫困分布的测度。
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