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申请/专利权人：河南财经政法大学
摘要：本发明涉及一种城市相对贫困家庭识别方法。包括以下步骤：一，对居民的家庭用电异常数据进行数据清洗；二，基于居民的家庭用电数据计算居民每月在家天数，按月进行居民在家天数正态分布检验；三，计算居民每月在家天数均值减去标准差的差值，将在家天数大于所述差值的家庭标记为经常在家的家庭，删除不经常在家的家庭；四，计算经常在家的家庭工作日平均用电量，非工作日平均用电量；五，基于居民用电行为识别城市相对贫困家庭。相较于现有的城市相对贫困的识别方法，本发明可准确地识别城市相对贫困家庭，在应用过程中，能实现较高识别的效率和准确率，有效降低当前城市贫困家庭识别中的人力成本，具有实用性。
主权项：1.一种城市相对贫困家庭识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：对居民的家庭用电异常数据进行数据清洗，得到居民家庭用电量数据；步骤二：基于居民的家庭用电数据计算居民每月在家天数，利用Kolmogorov-Smirnov检验方法按月进行居民在家天数正态分布检验，若满足正态分布，则进行步骤三；步骤三：将所述每月在家天数大于居民每月在家天数均值减去标准差的家庭，标记为经常在家的家庭，删除不经常在家的家庭；步骤四：基于所述步骤三标记的经常在家的家庭，利用步骤一获得居民家庭用电量数据，计算经常在家的家庭工作日平均用电量Ew，非工作日平均用电量Enw；步骤五：根据步骤三获得经常在家的家庭，选取m个家庭进行月收入调研，设定处于所有被调研家庭月收入中位数后n％的家庭为相对贫困家庭，即训练样本，设定调研家庭之外的经常在家的家庭为测试样本。从步骤四获得的Ew，Enw中提取训练样本的Etw，Etnw，测试样本的Eew，Eenw。将训练样本的Etw，Etnw和测试样本的Eew，Eenw，输入本发明提出的相对贫困家庭识别模型，实现城市相对贫困家庭的识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南财经政法大学 一种基于居民用电行为的城市相对贫困家庭识别方法
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