基于支持向量机的智能养老辅助系统构建与资源优化配置研究

Abstract

随着全球老龄化进程的加速，如何为老年人提供高效、个性化和可持续的养老服务成为重要课题。本研究针对不同区域老年人的生活习惯、健康状况和服务需求差异，利用支持向量机（SVM）技术构建智能养老辅助系统，通过收集并分析老年人的多维度数据，进行健康监测和行为模式识别，实现了对老年人健康风险的准确分类和健康指标的精准预测，模型分类准确率超过90%，回归模型均方误差低。同时，考虑人口分布、服务设施数量、交通便捷度和经济水平等因素，采用线性规划和多目标优化模型对养老资源进行优化配置，以提高服务覆盖率和效用，降低成本。研究结果显示，该系统能够根据区域特点和老年人需求动态调整服务策略，提供高效、个性化的养老服务，显著提升老年人的生活质量，促进社会和谐发展。