数学论文_基于BP神经网络的湖南省县域贫困识别_经济与社会发展研究杂志社投稿

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数学论文_基于BP神经网络的湖南省县域贫困识别

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文章摘要: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、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大体表现为西部县市（27个）>中部县市（10个）>东部县市（9个）；湖南省致贫类型为社会发展水平，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。

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论文分类号:F323.8;F224