文章摘要:基于扶贫领域大量多维数据可预测贫困对象下一步的状态，包括贫困、脱贫和返贫三种状态，同时可识别出影响状态变迁的关键因素。从扶贫基础数据和多个行业数据中提取8个关键特征和22个观测状态，构建观察状态和隐含状态关联关系，建立扶贫对象状态预测隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）。以某深度贫困县连续3年的数据为样本，进行参数训练、测试实验和结果验证，结果表明该方法对返贫、贫困和脱贫状态有较强的预测能力，误差率仅为0.13%、2.11%和3.98%。该方法对指导精准扶贫工作具有非常重要的实际意义。

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