基于LSTM-AM的城乡融合区县域物业养老资源短缺动态预警模型研究

为解决城乡资源分配不均与老龄化加剧背景下物业养老资源供需动态失衡问题，研究人员创新性地提出融合注意力机制的长短期记忆网络（LSTM-AM）模型，引入"物业响应效率（PRE）"和"服务供需时空耦合度（CSTC）"双核心指标，构建动态阈值分级预警机制。实验表明，该模型在河南许昌的预测误差（MAE≤0.12）较传统方法降低35%，预警准确率（F1-score=0.89）显著提升，可提前8-12个月预测资源缺口，为城乡融合区"物业+养老"服务协同发展提供智能决策工具。

　　

随着中国老龄化进程加速，城乡融合区县域面临"双向人口流动"和"需求快速更迭"的双重挑战。截至2024年，这些区域60岁以上人口占比超25%，高于全国均值，但物业养老设施覆盖率不足40%，社区照护床位和专业服务人员供需矛盾突出。传统静态预警模型难以捕捉政策延迟效应、人口迁移周期等非线性特征，而ARIMA、Prophet等时序模型在空间异质性建模方面存在局限，导致资源"闲置"与"短缺"并存。

华北水利水电大学的研究团队在《Scientific Reports》发表研究，构建了基于注意力机制的长短期记忆网络（LSTM-AM）动态预警模型。该研究整合了2018-2024年河南许昌6个试点区县的多源时空数据，包括公安户籍系统、物业运维日志、GIS热力图等，通过时空注意力融合层捕捉"高需求-低供给"区域的空间传导效应，并创新设计动态阈值校准机制。关键技术包含：1）图卷积网络（GCN）提取设施可达性指数（FAI）的空间依赖关系；2）双向LSTM挖掘需求波动熵（DFE）的长期时序特征；3）联合损失函数平衡预测误差与阈值约束。

研究结果

数据描述与预处理

通过500m×500m网格划分研究区域，对缺失值采用时间序列线性插值（公式1），并引入疫情影响系数（λ=1.18）修正异常数据。相关性分析显示，服务请求频率（SRF）与资源缺口量的Spearman相关系数达0.83（p<0.001），验证了动态指标设计的科学性。

模型性能对比

LSTM-AM的测试集MAE（0.11）较传统LSTM降低26.7%，在节假日预测误差（MAE=0.09）显著优于非节假日（MAE=0.12）。

时空异质性分析

空间注意力权重热图显示，老龄化率>28%且FAI<0.5的社区权重高达0.82（均值0.45）。

动态阈值预警

2024年3月养老补贴政策出台后，模型成功预测6月服务请求量增长23%（实际值25%），预警提前期达9个月。通过"床位共享调度算法"使资源缺口减少37%。

结论与意义

该研究突破了传统静态指标体系的局限，通过时空双路径注意力机制实现了三大创新：1）将物业响应时效性纳入核心指标（公式2-3）；2）构建"中心-边缘"衰减模式的空间公平性量化模型（公式4）；3）建立政策干预延迟效应的动态响应曲线。实际应用中，许昌市民政局依据模型预警方案在2024年上半年将资源缺口降低18.7%，验证了其决策有效性。未来可通过数字孪生技术构建三维仿真平台，进一步优化跨区域资源调度策略。