基于BP神经网络的养老床位供需分配分析

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.

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

所属期刊栏目：12

分类号：C913.6(社会学)

资助基金：国家自然科学基金62006154

在线出版日期：2022-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：43-47,53