[发明专利]老龄化程度的预测方法、装置、终端及存储介质

权利要求书

1.一种老龄化程度的预测方法，其特征在于，包括：

获取预设区域的居民指标；

利用预设的决策树模型对所述居民指标进行分类，得到所述居民指标对应的初始居民类别；

将所述初始居民类别与预设类别进行匹配，确定目标居民类别；

根据所述目标居民类别和预设的预测模型，确定老龄化程度。

2.如权利要求1所述的老龄化程度的预测方法，其特征在于，所述利用预设的决策树模型对所述居民指标进行分类，得到所述居民指标对应的初始居民类别，包括：

计算所述居民指标对应的叶子节点的投票权重值；

若所述叶子节点的投票权重等于预设权重值，确定与所述居民指标对应的标签的投票得分；

基于所述居民指标对应的标签的投票得分，选取投票得分满足预设条件的类别标签，将所述满足预设条件的类别标签作为与所述居民指标对应的初始居民类别。

3.如权利要求2所述的老龄化程度的预测方法，其特征在于，所述计算所述居民指标对应的叶子节点的投票权重值，包括：

统计所述预设的决策树模型中叶子节点对应的核属性的路径数量和总路径数量；

计算所述包括核属性的路径数量与所述总路径数量的比值，并将得到的比值作为所述投票权重值。

4.如权利要求1-3中任一项所述的老龄化程度的预测方法，其特征在于，所述根据所述目标居民类别和预设的预测模型，确定老龄化程度，包括：

获取所述预设的预测模型；

将所述目标居民类别输入所述预设的预测模型，得到老龄化程度。

5.如权利要求4所述的老龄化程度的预测方法，其特征在于，所述获取所述预设的预测模型，包括：

获取初始预测模型和训练样本数据；

将所述训练样本数据输入所述初始预测模型，待迭代次数满足预设次数，得到所述预设的预测模型。

6.如权利要求5所述的老龄化程度的预测方法，其特征在于，所述将所述训练样本数据输入所述初始预测模型，待迭代次数满足预设次数，得到所述预设的预测模型，包括：

将所述训练样本数据输入所述初始预测模型，确定所述训练样本数据对应的分类概率；

计算所述分类概率与预设分类概率的差值，并根据所述差值确定所述初始预测模型的损失值；

根据所述损失值反向训练所述初始预测模型，直至待迭代次数满足预设次数，确定所述预设的预测模型。

7.如权利要求2所述的老龄化程度的预测方法，其特征在于，所述计算所述居民指标对应的叶子节点的投票权重值之后，还包括：

若所述叶子节点对应的投票权重值不等于预设权重，调整所述投票权重值，直至所述投票权重值等于所述预设权重。

8.一种老龄化程度的预测装置，其特征在于，所述装置包括：

居民指标获取模块，用于获取预设区域的居民指标；

初始居民类别确定模块，用于利用预设的决策树模型对所述居民指标进行分类，得到所述居民指标对应的初始居民类别；

目标居民类别确定模块，用于将所述初始居民类别与预设类别进行匹配，确定目标居民类别；

老龄化程度确定模块，用于根据所述目标居民类别和预设的预测模型，确定老龄化程度。

9.一种终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述老龄化程度的预测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述老龄化程度的预测方法的步骤。