中國(guó)人口增長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型

本文共17頁 5598字

摘要：本文首先建立了一個(gè)基于人口平衡等式的模型，然后再對(duì)影響它的多種因素進(jìn)行逐個(gè)分析，在對(duì)這些因素的分析中，我們對(duì)原始數(shù)據(jù)中的信息有了深層次的認(rèn)識(shí)，利用GM(1,1)模型和Markov模型對(duì)影響因素進(jìn)行合理的預(yù)測(cè)，進(jìn)而找到了各個(gè)影響因素之間的聯(lián)系，通過這些我們不僅得到了中國(guó)人口增長(zhǎng)的預(yù)測(cè)模型，而且還分析出了中國(guó)未來老齡化趨勢(shì)、育齡婦女?dāng)?shù)、各年齡段人口分布等。在對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)時(shí)，我們利用了按年齡分組的種群增長(zhǎng)模型，使模型的預(yù)測(cè)更加合理。通過Matlab軟件的模擬，發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)與一部分已知的實(shí)際數(shù)據(jù)吻合的非常好，可以為未來中國(guó)人口增長(zhǎng)的預(yù)測(cè)提供一定的參考。

關(guān)鍵詞：人口平衡等式 GM(1,1) 模型 Markov模型 老齡化趨勢(shì)

中國(guó)人口增長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型
摘要：本文首先建立了一個(gè)基于人口平衡等式的模型，然后再對(duì)影響它的多種因素進(jìn)行逐個(gè)分析，在對(duì)這些因素的分析中，我們對(duì)原始數(shù)據(jù)中的信息有了深層次的認(rèn)識(shí)，利用GM(1,1)模型和Markov模型對(duì)影響因素進(jìn)行合理的預(yù)測(cè)，進(jìn)而找到了各個(gè)影響因素之間的聯(lián)系，通過這些我們不僅得到了中國(guó)人口增長(zhǎng)的預(yù)測(cè)模型，而且還分析出了中國(guó)未來老齡化趨勢(shì)、育齡婦女?dāng)?shù)、各年齡段人口分布等。在對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)時(shí)，我們利用了按年齡分組的種群增長(zhǎng)模型，使模型的預(yù)測(cè)更加合理。通過Matlab軟件的模擬，發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)與一部分已知的實(shí)際數(shù)據(jù)吻合的非常好，可以為未來中國(guó)人口增長(zhǎng)的預(yù)測(cè)提供一定的參考。
關(guān)鍵詞：人口平衡等式 GM(1,1) 模型 Markov模型 老齡化趨勢(shì)

9.參考文獻(xiàn)
[1] 姜啟源，謝金星，葉 俊， 數(shù)學(xué)模型. 北京：高等教育出版社， 2003。
[2] 鄧聚龍，灰色系統(tǒng)理論教程， 武漢:華中理工大學(xué)出版社,1990 。
[3] 伊澤明等.精通MATLAB 6[M] .北京：清華大學(xué)出版社，2002
[4] 中國(guó)人口統(tǒng)計(jì)年鑒 .中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社 ，2006年12月