典型文献
基于BP神经网络的养老床位供需分配分析
文献摘要：
近年来中国人口老龄化问题日益严重,养老床位的需求日益增加,养老床位的合理化区域分配迫在眉睫.本文选用6个指标:65岁及以上人口数量、城镇单位就业人员数、城镇居民消费水平、城镇人口数据、基本养老保险基金支出、老年人口抚养比,收集历年中国31个省份的数据作为历史样本;运用K均值聚类得到床位需求高、中、低3个类别.依据分类结果分别进行BP神经网络的训练和判别分析的求解,对比发现BP神经网络的精确度更高,更适合用于养老床位需求的分类;运用灰色预测模型和差分整合移动平均自回归模型,得到2022年6个指标的预测值,将其输入BP神经网络,实现对2022年各省养老床位需求的分类;最后,运用熵权法对各类中各省养老床位的需求程度打分,提出一种地区化分配养老床位的方案.研究成果将对养老床位在中国各省的分配提供理论参考,实现养老床位供需均衡.
文献关键词：
灰色预测模型;BP神经网络;养老床位;K均值聚类;差分整合移动平均自回归模型;熵权法
中图分类号：
作者姓名：
朱辰超;刘雅雅
作者机构：
上海理工大学 管理学院,上海200093
文献出处：
引用格式：
[1]朱辰超;刘雅雅-.基于BP神经网络的养老床位供需分配分析)[J].智能计算机与应用,2022(08):43-47,53
A类：
B类：
养老床位,配分,人口老龄化问题,日益严重,区域分配,人口数量,就业人员,城镇居民消费,居民消费水平,城镇人口,人口数据,基本养老保险基金,基金支出,老年人口抚养比,历年,均值聚类,判别分析,灰色预测模型,差分整合移动平均自回归模型,需求程度,打分,种地,地区化,配提,供需均衡
AB值：
0.23783
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