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大数据视角下返贫风险监测预警机制研究 读者对象:大众
本书建立了返贫风险监测预警的理论框架,对相关领域的现有研究成果进行梳理,结合我国贫困治理工作的实际情况,分析可能导致脱贫地区和脱贫农户返贫的各类因素。在此基础上,从农户视角和区域视角出发,分别建立了返贫风险测度体系,对不同返贫主体的返贫风险诱因、返贫致贫路径以及返贫机理展开了研究,根据不同返贫主体的特点,利用不同方法构建了以数据驱动为核心的返贫风险预警模型,并提出多个增强脱贫地区和脱贫农户防返贫能力的实践路径。此外,在实际社会生活中,农户返贫风险要素往往与区域返贫风险要素相互交织,二者复杂的交互关系构成了返贫治理工作的关键与核心,仅靠单一视角无法深刻理解返贫问题的本质。因此本书将时间序列和区域差异引入返贫风险识别与测度体系,基于农户与区域融合视角构建了多维返贫风险测度指标,利用BiLSTM神经网络模型构建了预测性能更强、预测准确率更高的返贫风险预警模型,并根据返贫治理工作的实际特点和需要,构建了返贫风险动态响应机制。最后在总结农户返贫治理和区域返贫治理的相关经验,从大数据视角出发,提出了增强政府返贫治理效能的策略与路径。
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