《表2 区域贫困指数BP网络模型的评价标准》

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《区域多维贫困测量的理论与方法》

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(2）训练网络。区域多维贫困测量属于人工神经网络中的评价型工作。在评价型工作中，网络训练数据常由研究对象的评价标准构成，如水质和大气质量国家或地方标准等[41]。由于区域贫困测量尚未形成通用的评价标准，本文采用自然断点法设定线性影响等级，通过Spline函数进行线性内插，扩大样本数量，构建BP神经网络的训练数据（表2）。网络训练的参数设置包括：训练函数为Trainlm函数，最大迭代次数为10000次，最大误差为0.00001，其他参数采取默认值。