【摘 要】
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我国进入老龄化社会后,老龄化和高龄化趋势仍在加速,养老事业的精细化管理、“智慧养老”迫在眉睫,精准地预测养老需求十分必要。本文选取CHARLS问卷中近2万名老年人的数据,
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我国进入老龄化社会后,老龄化和高龄化趋势仍在加速,养老事业的精细化管理、“智慧养老”迫在眉睫,精准地预测养老需求十分必要。本文选取CHARLS问卷中近2万名老年人的数据,通过使用方差分析、特征选择和随机森林分类预测模型等方法,分析了不同因素对老年人居住意愿的显著程度,并构建老年人居住意愿预测模型,在此基础上实现了养老需求预测系统。针对较高维度和类不平衡的情况下,基于随机森林的特征选择容易出现的不准确和不稳定现象,对算法进行了分析与改进,提出分层抽样的SSOOB算法。实验表明,SSOOB算法可以在较高维度和非均衡数据集的情况下,保持准确和稳定的特征选择结果;老年人居住意愿分类模型具有较好的预测效果,可以较好地对老年人的居住意愿进行预测;养老需求预测系统可以动态调节预测粒度,并达到社区级的精准预测,为我国养老事业的精细化管理提供了一种依据。
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