本发明涉及一种家庭经济状况评价模型建立方法以及监测管理方法，筛选出有效反映家庭经济状况特征的特征因素样本数据，建立特征因素层次关系；利用标准化公式将特征因素样本数据转化为无纲量的标准化数据；将标准化数据模糊化处理，根据隶属函数求出每一输入的各等级隶属度值；通过遗传算法对模糊神经网络初始化权重进行优化；确定基于遗传算法的模糊神经网络的结构以及层数，确定模糊神经网络模型训练步骤和过程；通过基于遗传算法的模糊神经网络进行训练获取反映特征因素之间的相对权重的权重信息；将训练完成的模糊神经网络模型通过验证集、测试集来确定是否合格，合格则输出模型，反之，则重复训练过程。减少了调研工作的人力和物力投入，提高了家庭经济状况的准确性与科学性，弥补了大数据在动态家庭经济状况监测领域的空白。