人口预测模型（人口预测模型发展史数学建模）

今天给各位分享人口预测模型的知识，其中也会对人口预测模型发展史数学建模进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、讨论人口模型与追击问题模型的优缺点与适用场景
• 2、城乡规划的人口预测，到底要怎么做
• 3、可以用matlab拟合一下logistic人口预测模型吗？，关键是程序和求出的参数。
• 4、城市人口预测的其它预测方法

讨论人口模型与追击问题模型的优缺点与适用场景

优点有:

1、建立的模型能与实际紧密联系，结合实际情况对所提出的问题进行求解，使模型更贴近实际，通用性、推广性较强。

2、基于模型算法新颖，且计算方便。基于模型考虑相对全面，仿真结果合理性较强;基于算子和的评价模型比较精确，得到的因素权重可信度比较高。

3、可视化界面形象逼真，操作简便，便于推广。

4、个模型通过对实验数据的分析不仅使问题得到了一定程度上的解决，而且还能迅速掌握了实验数据的特点为建立更合理的模型提供了参考经验。

5、模型对于数据分布及样本量、指标多少无严格限制，既适于小样本资料，也适于多评价单元、多指标的大系统，较为灵活、方便。

6、模型..可操作性强，适用范围广泛，基于可能度模型比较精准，得到的因素权重可信度比较高。模型安排方案具体，在模型的基础上进一步细分，提出了较为精细的方案。模型提出了一个通用指标，可广泛应用于其它领域。

7、模型可靠性高，所采用的研究方法移植性强，但所求得的估计值可能存在一定偏差。模型对函数的构思存在一定的独到之处，弓I入了非线性规划,但是模型检验方式较为复杂。缺点有：

8、基于的预测模型运算过程比较麻烦，数据多，运算过程庞大，编程以及程序运行耗时比较多。

9、基干模型中的参数确定的(模糊性)决定了其推广的相对难度，需要经过更加专业的处理。

10、制定过程中的随机因素较多，使得模型不能将其准确地反应出来。适用场景于动物种群数量的建模当中。

城乡规划的人口预测，到底要怎么做

1、趋势法：根据过去人口数量的统计数据，并假设今后人口的变化趋势仍按同样的函数曲线发展，即可估算未来人口的数量。常用的人口发展函数有：几何发展函数、指数发展函数、修正指数发展函数、劳捷斯蒂曲线、冈培兹曲线。这类方法的特点是利用某一确定的数学函数为基础，因此又称数学方法。

2、因子分析法：这是现代广泛应用的一种预测法。它要求所研究的人口具有较详细的统计数据，如按年龄和性别的人口数、生育率、死亡率等方面的资料。在进行城乡人口预测和地区性人口预测时，还需要取得人口迁移的有关信息。根据这些数据，可对生育率、死亡率未来的变化作出估计，进一步预测人口数量和结构的变化。

因子分析法所使用的数学模型可以是确定型的，也可以是概率型的，并可结合特殊需要进行预测计算，如经济人口预测、人才预测等。人口预测模型可以是连续型的，也可以是离散型的。一般为了便于在电子计算机上运行并与人口统计的口径相一致，往往采用离散型的人口预测模型。

人口预测模型

人口预测模型的建立过程中，主要考虑两方面问题：一方面是人口预测参数的选择和假定。即，在诸多影响人口发展的因素中，选出具有代表性的，对人口发展趋势起重要影响作用的参数。如出生、死亡、迁移等。并充分考虑各种参数随时间变化的规律，对参数变化给出尽可能准确的假定。这一步是建立好人口预测模型的关键。

另一方面，确立人口发展的数学模型，即通过对过去人口发展变化的历史进行分析，以及对人口转变较快的地区或国家的经历进行研究，从中发现人口发展过程的内在规律，最终以数学模型反映出来。

可以用matlab拟合一下logistic人口预测模型吗？，关键是程序和求出的参数。

Logistic人口预测模型是在Malthus模型基础上改进的，该模型考虑有限资源下容纳的最大人口数量Nm。该模型函数表达式为

N(t)=Nm/[1+(Nm/N0-1)*exp(-r*(t-t0))]

式中：N0=6505，t0=1998

现根据题主提供的数据，利用matlab软件对该方程的系数，用回归分析的方法求出其Nm和r值，实现方法如下：

1、输入数据，即

t=1998:2018;

x=[。。。。。。];

2、定义函数，fun=@(a,t)a(1)./(1+(a(1)/6502-1).*exp(a(2)*(t-1998)));

3、使用lsqcurvefit函数，求得系数Nm｛fun函数中的a(1)｝，r｛fun函数中的a(2)｝,即

a=lsqcurvefit(fun,a0,t,x) 其中：a0为初值

4、使用拟合后fun函数，得到拟合后的N(t)值

5、使用plot函数绘出拟合前与拟合后的对比图形

6、完善代码后运行可得如下结果。

城市人口预测的其它预测方法

马尔萨斯(Malthus)模型:Malthus 人口增长模型为: P( t) = P( t0) er ( t - t0)。式中， P( t) t 年预测人口数， P( t0)为基期年人口数， r 为人口年增长率 。显然，这个模型不是很精确，因为它忽略了有限的生存资源及空间、 生产力水平、 文化水平、 传统意识等对出生率有重要影响的因素，简单假定了与出生率有的时间是常量，所以有必要修正此模型。当然，若考虑因素过多，对所考虑因素的量化较复杂，则模型也就会十分复杂，使求解及分析模型极为困难甚至不可能，这样的模型将失去意义。因此，必须精练地选取所考虑因素，并对诸因素做尽可能简洁的数量化。在人口基数小，增长速度快的情况下运用马尔萨斯(Malthus)模型一般比较合适。Logistic曲线模型:按指数增长公式推算出的人口增长过快，数量过大，不符合实际，人口不可能无限地按指数增长。一般地，随人口总量的增长，口增长率往往会逐渐下降。在人口指数模型的基础上增加一个与人口总量有关的衰减项，并对新得到的微分方程进行求解得到: Pt = Pm/ (1 + ea + bt)，这一曲线被称之为ogistic曲线， a、b、Pm 为特定系数。这一公式考虑到人口总数增长的有限性，且提出了人口总数增长的规律即随着人口总数的增长，人口增长率逐渐下降。

缺点在于时间较长，人口数据变化大，式中参数值必然变化大，因此误差较大且不稳定。系统动力学方法:系统动力学的模型是按照系统动力学理论建立起来的数学模型，它采用专用语言，借助计算机进行系统模拟，并通过运行得出由多项指标组合而成的预测值后，根据需要与可能选择最优的预测值和相应的实施方案。系统动力学法是研究系统的动态行为和评价系统采用各种不同策略所产生的行动效果的行之有效的方法。它是预测人口的长期趋势、 确定人口政策定性与定量相结合最先进的模拟实验技术，但也有缺点和困难之处。主要表现在: ① 分析问题、收集资料、 建立模型和求证的过程都要消耗一定的财力、 物力和人力，还需要占用大量的计算机工作时间。② 建模人的专业水平直接影响到模型的质量和结果。由于人们对系统的基本结构缺乏足够的了解，在建模过程中对系统的结构往往会做一些简单化的假设。③很难验证预测结果的真实性，因为建模者的主导思想和诸多变量都是影响预测结果的，而这些影响因素的正确性需经过实践才能得到验证。人工神经网络预测法:人工神经网络理论是一种人工智能理论，它力图模拟人脑的一些基本特征，可以进行并行计算、 分布式信息存储，具有很强的自适应性和自组织性。人工神经网络预测法特别是能处理任意类数据，这是其它传统方法所无法比拟的。它通过不断的学习，能够从未知模式的大量复杂数据中发现其规律，进行模拟、预测。

20 世纪80 年代以来，人们利用人工神经网络进行非线性复杂系统模拟一直是一种非常有效的手段，就方法和原理的本身来看是非常科学合理的。但是要使预测的结果合理可靠，因素的选取、 隐含层的设计、 原始数据选择的可靠性都将对预测产生极大的影响。

关于人口预测模型和人口预测模型发展史数学建模的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。