Resumen

El ingreso de los residentes rurales no solo es un indicador importante para medir el desarrollo de la economía rural, sino también un factor clave en la subsistencia de los agricultores. La predicción precisa del ingreso de los residentes rurales puede proporcionar datos de apoyo para promover la estrategia de revitalización rural. Este artículo selecciona el ingreso disponible per cápita de los residentes rurales en China como objeto de investigación y utiliza los datos macroestadísticos de 2011 a 2020 para predecir el ingreso de los agricultores. En primer lugar, se construye el modelo de predicción gris y se corrige el valor de predicción gris mediante la cadena de Markov. Se compara el valor de simulación con el valor real. Los resultados muestran que la precisión de predicción del modelo es mayor. Esto indica que los resultados de utilizar el modelo gris de Markov para predecir el ingreso de los residentes rurales en China de 2021 a 2025 son confiables. Finalmente, el artículo presenta recomendaciones de políticas para promover el ingreso de los residentes

• Materias:Internet de las cosas Algoritmo iterativo Algoritmo de evaluación Viga viscoelástica Lenguaje de programación
• Subjects:Internet of things Iterative algorithm Evaluation algorithm Viscoelastic beam Programming language
• Palabras claves:Ingresos; Residentes rurales; Predicción; Agricultores; China; Recomendaciones de política
• Keywords:Income; Rural residents; Prediction; Farmers; China; Policy recommendations