曾 铮，叶 晗，张永恒，盛 煜，王金铭

(浙江树人学院 信息科技学院，浙江 杭州 310015)

    摘要：针对我国不同区域在人口分布、服务设施配置、交通发展水平、经济基础以及老年群体个性化需求等方面存在的差异问题，文章提出一种融合机器学习与多维度数据分析的智能养老辅助系统.首先，通过采集中国31个省级行政区2010—2022年的多维度数据(含65岁及以上人口抽样调查数据、GDP、医院床位数、城镇基本医疗保险年末参保人数、医疗机构数、公共交通车辆运营数等)，基于随机森林算法与秩和比综合评价模型，构建区域养老能力评估体系.其次，针对315位老年人的15项个性化需求调研数据，通过决策树分类模型建立综合养老保障指数.最后，运用ARIMA时间序列模型预测未来年份养老保障指标，并与真实值进行对比验证.研究结果为智慧养老系统的模块化设计提供了可量化的决策支持框架，对推动社会保障体系数字化转型具有重要参考价值.

    关键词：养老；随机森林；决策树；ARIMA

    中图分类号：TP311.5                文献标志码：A                      文章编号：2097-6070（2025）03-0007-08