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摘要：本发明涉及社会公共服务技术领域，且公开了基于动态监测模型的人口收入识别方法及设备，通过建立一个加权评分系统，为每个区域打分，以反映其综合社会经济状况，为每个指标分配权重，并计算综合评分，使得不同区域之间的经济差异得以量化体现，综合评分的计算方法考虑了每个指标的具体数值和其对应的权重，从而确保了评分的科学性和合理性，通过交叉验证等方法来验证模型的准确性和稳定性，确保模型在实际应用中的可靠性，达到了具备识别低收入人口时引入区域之间的经济差异计算结果更精确的有益效果。

主权项：1.基于动态监测模型的人口收入识别方法，其特征在于，所述识别方法包括以下步骤：步骤一、多维度数据收集：收集包括个人收入、人口分布、就业率、教育水平、医疗资源、基础设施和生活成本多维度数据，所述多维度数据获取方法包括政府公开数据、社区调研和问卷调查；对收集到的数据进行清洗，处理缺失值和异常值，将数据转换为标准化的格式；步骤二、多维度指标体系建立：根据收集到的多维度指标，建立加权评分系统，为每个区域打分，反映其综合社会经济状况；步骤三、区域合并与分层：根据评分系统，将相似的区域合并，并进行区域分层，每一层代表一定范围内的社会经济状况，确保每个层级都能反映不同的经济水平和需求；步骤四、特征选择与合并：使用统计学和机器学习中的逐步回归特征选择技术，筛选出最能解释低收入状态的关键特征，通过聚类分析，整合各特征，确保特征集全面反映低收入人口的特点，又能减少冗余；步骤五、模型训练：使用从步骤四选择出的特征，使用支持向量机机器学习算法训练低收入人口识别模型；步骤六、模型验证：通过交叉验证等方法验证模型的准确性和稳定性；所述步骤一中收集数据种类包括：个人收入、人口分布D、就业率E、教育水平Ed、医疗资源H、基础设施B、生活成本C；所述步骤四特征选择与合并计算为：设有个特征和目标变量：低收入状态，逐步回归的目标是找到最能解释的特征子集：计算每个特征的重要性评分，使用线性回归模型的回归系数： ；其中：是特征的回归系数；使用聚类分析来整合特征，减少冗余，使用K-means聚类算法，将特征划分为个簇；每个簇表示为该簇内所有特征的平均向量： ；其中：表示簇中的特征数量；最终特征集：选择每个簇中的代表特征，重要性评分最高的特征： ；其中：表示最终选择的特征集；表示在每个簇中，特征重要性评分最大的特征索引。

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