典型文献
基于BP神经网络的湖南省县域贫困识别研究
文献摘要：
本文以湖南省为研究区域,借助2017年社会经济数据包括居民收入、城市化水平、国内生产总值等,通过BP人工神经网络模拟贫困结果.结果表明:贫困测度标准需考虑多维因素影响,主要包括城市化水平、人均GDP、人均收入支出及第三产业生产总值;夜间灯光遥感可以反映地区社会经济发展,对贫困分布有参考价值;贫困水平较高以上的县域有63个,多分布在湘西、株洲南部、邵阳北部;湖南省的贫困县分布具体为西部县市(27个)、中部县市(10个)、东部县市(9个);湖南省主要致贫类型归因于社会发展水平,武陵山、罗霄山连片贫困区基础设施和社会建设较落后、人才资金流失导致两极分化严重.对贫困分布和致贫因素的分析,有利于准确认识贫困成因,为脱贫验收和巩固成效提供参考.
文献关键词：
贫困测度;BP神经网络;县域经济;夜间灯光遥感
中图分类号：
作者姓名：
袁帅;刘雨昕;汪意;刘一诺;李鹏
作者机构：
湖南师范大学地理科学学院,中国 长沙 410081
文献出处：
引用格式：
[1]袁帅;刘雨昕;汪意;刘一诺;李鹏-.基于BP神经网络的湖南省县域贫困识别研究)[J].湖南师范大学自然科学学报,2022(06):32-40
A类：
B类：
贫困识别,社会经济数据,数据包,居民收入,城市化水平,国内生产总值,人工神经网络,贫困测度,多维因素,人均收入,收入支出,及第,第三产业,夜间灯光遥感,贫困水平,湘西,株洲,邵阳,贫困县,县市,归因于,社会发展水平,武陵山,罗霄山,连片,贫困区,社会建设,资金流,两极分化,致贫因素,县域经济
AB值：
0.396065
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