当前位置:文档之家› 人口增长预测模型

人口增长预测模型

人口增长预测模型
人口增长预测模型

中国人口增长预测模型

摘要

本文采用回归分析法和差分分析法分别建立了人口的阻滞增长模型和Leslie 模型,对我国人口的中短期预测和长期预测方法进行了探讨。

对中短期预测问题,在合理的假设下,由原始数据和补充的历史数据作散点图,并依图建立了阻滞增长模型;采用数值微分和回归分析的方法进行求解,得到了我国人口的最大容量为15.449亿;对模型作了检验,模型误差为1.24%;中短期人口预测部分结果为

对长期预测问题,先分别统计出市、镇、乡的女性存活率矩阵和生育模式矩阵,在此基础上以Leslie矩阵构建女性人口的动力学方程,然后由男女比例得到总人口;模型误差为3.71%;讨论了总和生育率对人口的灵敏度分析,计算出我国人口总量先增后减,在2044年左右达到高峰;长期人口预测部分结果为

关键词:阻滞Leslie矩阵总和生育率

一、问题重述

人口问题是制约我国发展的关键因素之一。近年来中国的人口发展出现了一些新的特点,例如,老龄化进程加速、出生人口性别比持续升高,以及乡村人口城镇化等因素,这些都影响着中国人口的增长。试从中国的实际情况和人口增长的上述特点出发,参考给出的从《中国人口统计年鉴》上收集到的部分数据,建立中国人口增长的数学模型,并由此对中国人口增长的中短期和长期趋势做出预测;特别要指出你们模型中的优点与不足之处。

二、符号说明

m x 环境所能容纳的最大人口数量,显然有()m r x =0

r 固有人口增长率,即:()0r r =

()x t 时段t 的人口数 ()i x t 时段t 第i 年龄组的人数 ()i b t t 年i 岁女性生育率

i h 生育模式,即表示生育率高低的量

i d t 年i 岁女性死亡率 i s t 年i 岁女性存活率

()t β t 年1i 岁的每位女性一生平均生育的女儿数,

即总和生育率 三、模型假设

1.假定所提供的原始数据能基本反映我国人口的分布

2.在中短期内,由于自然资源、环境条件等因素的限制,社会所能容纳的人口

上限是一个定值;

3.目前我国的移民现象比较少见,可以近似认为我国人口是一个封闭的系统; 4.不考虑意外灾难等因素对人口变化的影响; 5.育率仅与年龄段有关,死亡率也仅与年龄段有关; 6.长期人口预测中假定市、镇、乡总和生育率大致相同。

四、问题分析

1.对问题一的分析

人口增长到一定数量后增长率必然下降,下降的主要原因是自然资源、环境条件等因素对人口的增长起阻滞作用,并且随着人口的增加,阻滞作用越来越大。由附录2可知,在短期内老龄化进程加速、出生人口性别比持续升高,以及乡村人口城镇化均不明显,因此在短期预测中,可以暂不考虑这些因素的影响,而只需根据2001-2005年的各年人口抽样调查数据来预测以后各年的人口数。

在原始数据中部分数据有误,如05年的人口调查数据实际上是按1.31%进行的抽样,01至04年均按0.1%进行的抽样,03年的妇女生育率和其它几年的数据出入较大等,故从网上下了一些数据进行补充,具体见表1。

利用MATLAB软件作出散点图1如下:

图1 1971-2005年我国人口统计数据散点图

从散点图可以看出,我国人口的增长大致呈S 型曲线,而且增长速度先快后 慢,因此可以考虑采用阻滞增长模型来处理中短期人口预测问题。 2. 对问题二的分析

人口的增长规律是:先快后慢,在达到高峰后必然要减少。 在阻滞增长模型中,人口不会无限制地增加,这一点与人口的实际变化情况相吻合;但阻滞增长模型中人口最终趋近某个常数,这与人口的发展规律有出入。因此阻滞增长模型不太适合作长期人口预测。

由于Leslie 人口模型完全由人口的自身规律所决定,不受短期外界因素的影响,比较适用于长期预测,因此我们采用Leslie 模型来作人口的长期预测。其步骤如下:

(1)由原始数据可统计出市、镇、乡的女性的存活率i s ,生育模式i h 。

表2 市、镇、乡的女性的存活率

表3 市、镇、乡的女性的生育模式

(2)利用差分方程求出女性人数

首先根据i s 、i h 求出市人口的系数矩阵A 、B ,再通过试算选取一个最合适的β,代入L A B β=+,算出系数矩阵L ,镇、乡同理可算出系数矩阵L 最后解差分方程求出女性人数。

(3)通过人口性别比求出总人数。

先将原始数据中市、镇、乡男性比率和女性比率分别累加,再取其平均值,二者相比即为市、镇、乡的人口性别比,最后有:

市(镇、乡)总人口=市女性人口*(1+市男女性别比)

五、模型的建立与求解

(一)人口增长的中短期预测模型 1.模型建立

人口增长到一定数量后增长率必然下降,下降的主要原因是自然资源、环境条件等因素对人口的增长起阻滞作用,并且随着人口的增加,阻滞作用越来越大。

由于在短期内老龄化进程加速、出生人口性别比持续升高、以及乡村人口城镇化等因素变化不是很明显,因此可暂不考虑这些因素。

记时刻t 的人口为()x t ,虽然()x t 是整数,但为了利用微积分这一数学工具,可将()x t 视为连续、可微函数。记初始时刻(t=0)的人口为0x 。假设人口增长率为常数r ,即单位时间内()x t 的增量等于r 乘以()x t ,考虑t 到t t +?时间内人口的增量,有

()()()x t t x t rx t t +?-=?

令0t ?→,得到()x t 满足微分方程

dx

rx dt

= ()00x x = (1) 阻滞作用体现在对人口增长率r 的影响上,使得r 随着人口数量x 的增加而

下降,可假定()r x r sx =-(0,0r s >>),于是方程(1)写作:

()()00dx

r x x dt x x ?=???=?

(2) 其中r 称为固有增长率。

由于一定的自然资源和环境条件所能容纳的的人口容量有限,不妨设我国最大人口容量为m x 。显然当m x x =时,人口不再增长,即增长率()0m r x =。此时有

()(1)m

x r x r x =-

将)(x r 代入方程(2)得:

()0

10m dx x rx dt x x x ???

=-? ?????=? (3) 用分离变量法求解(3)得到显式解:

()0

1(1)m

rt

m x x t x

e x -=

+- (4)

2.模型求解

为估计m x r ,,对(3)式变形,可得

sx r x x r

r x dt dx m

-=-=/ (5) 采用数值微分的方法计算(5)式的左端的

x

dt

dx /,右端对s r ,是线性的,因此可采用matlab 的regress 命令作线性回归。

回归系数估计值及其置信区(置信水平05.0=α)的结果见下表4。

表4

0.82198=R 152.38=F 014-6.4837e =p

上表显示,F 值远大于F 检验的临界值,p 远小于α,因而模型整体上是

可用的。易得年0.044361/

=r ,449.15=-=s

r

x m 亿,即表明我国人口的最大容量为449.15亿。 3.模型检验

将m x r ,代入(5)式得,将计算结果与实际数据作比较,得表3和图2人口中短期预测公式并用其检验

计算可得阻滞增长模型的平均相对误差为1.24%,可以认为该模型是比较满意的。 4.模型应用

将m x r ,代入(5)式作中短期预测,可计算出2006至2015年我国人口数量如下表6。

(二)人口增长的长期预测模型 1.模型建立

对于长期预测而言,各因素对模型的影响都比较大,而Leslie 模型完全由自身规律所决定,不受短期外界因素的影响,因此比较适用长期预测。 为方便起见只涉及女性人口(只要考虑性别比即可得到总人口),且以1岁为1个年龄组,1年为1个时段,即t 年i 岁的女性人数为()i x t 。设生育率与年龄和时间有关,记t 年i 岁女性生育率(每位女性平均生育的女儿数)为()i b t ,育龄区间为12[,]i i 。设死亡率只与年龄有关,记t 年i 岁女性死亡率为i d ,存活率为i s 。

时段t +1第1年龄组人群数量是时段t 各年龄组生育数量之和,即

()()111n

i i i x t h x t =+=∑ (6)

时段t +1第i +1年龄组的人群数量是时段t 第i 年龄组存活下来的数量,即

()()11,i i i x t s x t i ++==1,2,…,n -1 (7) 记时段t 种群按年龄组的分布向量为

()()()()12,,...,T

n x t x t x t x t =???? (8)

设L 由存活率i s 和生育模式i h (2

1

1i i i i h ==∑)构成的矩阵,如下:

12112

1000000n n n h h h h s L s s --??

????

??=????????

................ (9) 则(6),(7)两式可表为

()()1,x t Lx t t +==0,1,2, (10)

进一步将()i b t 分解为

()()i i b t t h β= (11)

其中()t β为总和生育率,是控制人口数量的主要参数,且有

()()2

1

i i i i t b t β==∑ (12)

即()t β是t 年所有育龄女性平均生育的女儿数,若女性在育龄期所及的时间内保持生育率不变,则()t β就是t 年1i 岁的每位女性一生平均生育的女儿数。

用()x t 表示女性人口的分布向量,将(9)式的L 矩阵作如下分解。记

1210000000.00n s A s s -????????=????????..................0...,120...0...0...00.....................0.........0.......0i i h h B ??

????=???????? 则(10)式应表示为

()()()()1x t Ax t t Bx t β+=+ (13)

2.模型求解

以市为例,由原始数据统计得如下的矩阵:

00000.9936560000.99939.00.8900720A ?

???????=??

??????

..................0...,

0...00.000115137...0.0003667630...00.....................0.........0.......0B ?????

?=?????? 经试算知,当β=1.08时,比较符合实际数据,此时有:

0...00.00012435...0.0003961...00.993660......000.99939................00.....0.890070L ????????=??

??????

同理可得镇、乡的Leslie 矩阵L 。

将统计出的市、镇、乡的矩阵B A ,及β代入Leslie 差分方程组(14),可求得市、镇、乡的历年女性人口)(t x ;而市人口可如下求:

市人口=市女性人口+市男性人口

=市女性人口*(1+市男女性别比)

同理可求得镇人口、乡人口,从而

某年总人口=市人口+镇人口+乡人口

3.模型检验

将市、镇、乡系数矩阵L 代入(10)式,计算出2001-2005各年总人口数。将计算结果与实际数据作比较,得表4和图3,代入长期预测公式作检验。

图3 2001-2005实际人口和预测人口数的对照图

计算可得Leslie 模型的误差为3.71%,可以认为该模型是比较满意的。 4.模型应用

将市、镇、乡系数矩阵L 代入(10)式,作长期预测,可计算出2006至2015年我国人口数量如下表5。

5.灵敏度分析

在Leslie s 方程()()()()1x t Ax t t Bx t β+=+中,β是控制人口数量的主要参数,β的微小变化都会引起人口数量的改变。下表是在不同的总和生育率β下

得到的2001年-2061年的人口。

表9 不同总和生育率β对人口的影响

用MATLAB作图如下:

图4 不同β下的人口曲线

由图4可知:

β=,则2012年达到15.2亿,2060年达到39.2亿。

(1) 若2

β=,则2016年达到15.1亿,2060年达到24.2亿。

(2) 若 1.5

β=,则2023年达到15.1亿,以后增幅稳定。

(3) 若 1.2

β=,则2045年达到最大值15.4亿,此后略有下降。

(4) 若 1.08

β=,则全国严格执行一对夫妇只生一个孩子的政策,则在2041

(5)若1

年达到最大值14.6亿,30年后降至2000年人口水平。

而根据世界银行(2005)的预测资料,我国的总人口将从2004年的13.14亿增加到2040年的峰值15.12亿,此后逐渐下降到2075年的14.86亿。因此Leslie s 人口方程中的控制参数β取1.08比较合理。

五、模型改进

在建立Leslie人口模型的过程中,我们仅仅考虑女性存活率、生育模式、总和生育率以及男女性别比等因素的影响。实际上,在建模过程中,还有以下因素应予以考虑。

1. 老龄化进程加速

我国老年人口数量多、老龄化速度快、高龄趋势明显,且是世界上老年人口最多的国家。

老龄化进程加速会影响适龄人口的生育水平,导致未来社会中老年抚养比不断增高,不利于人口数量的稳定增长。

2.性别比问题

性别比持续升高说明男女数目越来越不协调,易导致婚姻挤压问题,不利于人口增长。

3. 乡村人口城镇化问题

由原始数据易知,乡村生育率明显高于城镇人口的生育率,若乡村人口向城镇转移,显然会降低整体生育水平,不利于人口增长。

以上几因素和人口增长的预测有着密切的关系,综合考虑以上这些因素可以得到一个更切合实际的模型。

六、模型评价

1.模型一的优缺点

在阻滞增长模型中,人口不会无限制地增加,这一点与人口的实际变化情况相吻合;但阻滞增长模型中人口最终趋近某个常数,这与人口的发展规律有出入。

阻滞增长模型的预测结果和实际结果在前期相符的较好,但在曲线的后段预测值和实际值出现了一些偏差,因此,该模型只适合中短期预测。

2.模型二的优缺点

Leslie模型较好地考虑了影响人口增长的主要因素,利用控制参数 可以制定出合理的计划生育政策,以便于国家对未来人口进行宏观调控,预测结果与权威资料比较接近;但该模型中没考虑老龄化进程加速、乡村人口城镇化加快等因素的影响。

参考文献

[1]姜启源,谢金星,叶俊,数学模型,北京:高等教育出版社,2005,13-216.

[2]姚新武,尹华,中国常用人口数据集.北京:中国人口出版社,1994,156-201.

[3]刘锋,人口理论问题,北京:社会科学出版社,1988,227-229.

[4]王沫然,matlab6.0与科学计算,北京:电子工业出版社,2001,277-303.

附录

模型一的程序

x=[8.4779 8.6727 8.8761 9.0409 9.197 9.3267 9.4774 9.6159 9.7542 ...

9.8705 10.007 10.165 10.301 10.436 10.585 10.751 10.93 11.103 ...

11.27 11.433 11.582 11.717 11.852 11.985 12.112 12.239 12.363 ...

12.476 12.579 12.674 12.763 12.845 12.923 12.999 13.066]';

hh=length(x);

rr(1)=(-3*x(1)+4*x(2)-x(3))/(2*x(1));

rr(hh)=(x(hh-2)-4*x(hh-1)+3*x(hh))/(2*x(hh));

for i=1:hh-2

rr(i+1)=(x(i+2)-x(i))/(2*x(i+1));

end

[b,bint,r0,r0int,stats]=regress(rr',[ones(length(rr),1) x])

r=b(1)%阻滞增长模型的人口增长率

xm=-b(1)/b(2)%最大人口容量

t=1:length(x);

yy=xm./(1+(xm/x(1)-1)*exp(-r*t));

plot(t,x,'+',t,yy,'o');

error=sum(abs(yy'-x)./x)/length(x);%误差

t1=36:45;

yy=xm./(1+(xm/x(1)-1)*exp(-r*t1))%预测

模型二的部分程序

s1=[0.993656 0.99939 … 0.8890560.890072];

h1=[0.000115137 0.000240019 … 0.000262539 0.000366763];

x1(:,1)=[1.2406e+006 1.1815e+006 …5907459074]';

A1=diag(s1,-1);

B1=[zeros(1,15) h1 zeros(1,40);zeros(89,90)];

C1=A1+B1*beta;

for k=1:n

x1(:,k+1)=C1*x1(:,k);

end

sexrate1=[1799754.962/1794064.122 160764/162812 163660/164287 164684/164697… 147907/147465];

sexrate=mean(sexrate1);

female1=sum(x1);

male1=female1.*sexrate;

pop1=(female1+male1)'; .................................................................

pop=pop1+pop2+pop3;

true=[127627 128453 129227 129990 130660]*10^4;

e=sum(abs((pop(1:5)-true')./true'))/length(pop(1:5));

数学模型课程设计-中国人口增长预测

中国人口增长预测 摘要: 中国是一个人口大国,人口问题始终是制约我国发展的关键因素之一。根据已有数据,运用数学建模的方法,对中国人口做出分析和预测是一个重要问题。对此,我们建立了短期与长期两种预测人口增长的模型,并对附录中城镇乡的人口演变趋势做拟合与分析。 本文的建模过程选用了1996年到2005年的人口数据。短期人口预测用曲线的直接拟合,分析出人口的增长趋势。人口的出生率与死亡率均符合指数函数bt =+,利 y ae c 用logistic模型求出人口最大上限 x,据此拟合人口增长的指数函数x(t),预测 m 2006-2011年的人口数量。长期预测中,建立灰色动态模型GM(1,1)预测中国人口长期增长趋势。在解系数的过程中运用了最小二乘法,得出预测人口数据的方程)0(?x,并预测2011年到2015年的人口数量。在对中国总人口进行短期和中长期的总体预测后,我们从附件中提取出城、镇、乡三地人口、男女出生性别比、老龄人口比率等相关数据,对中国未来城、镇、乡三地人口比例、男女出生性别比、妇女生育率、老龄人口比率等影响人口发展的主要因素做趋势预测,从而达到了对中国人口全方位的预测。 关键词: 曲线拟合、灰色动态模型、最小二乘法、自然增长率

一、问题的重述 中国是一个人口大国,人口问题始终是制约我国发展的关键因素之一。根据已有数据,运用数学建模的方法,对中国人口做出分析和预测是一个重要问题。 近年来中国的人口发展出现了一些新的特点,例如,老龄化进程加速、出生人口性别比持续升高,以及乡村人口城镇化等因素,这些都影响着中国人口的增长。2007年初发布的《国家人口发展战略研究报告》还做出了进一步的分析。 关于中国人口问题已有多方面的研究,并积累了大量数据资料。附录2就是从《中国人口统计年鉴》上收集到的部分数据。 试从中国的实际情况和人口增长的上述特点出发,建立中国人口增长的数学模型,并由此对中国人口增长的中短期和长期趋势做出预测。 二、符号说明 nianfen 年份 chusheng 出生率 bata0 估计的参数值 nlinfit 非线性拟合函数 1 y出生率函数 2 y死亡率函数 m x人口上限 t 时间 x(t)人口增长函数 X(0)中国各年人口总数 X(1) X(0)的一次累加序列 Z(1) X(1)的紧邻均值生成数列 -a 发展系数 b 灰色作用量 )0(?x人口预测值 c 均方差 k ?相对误差 三、模型的假设 1.假设人口迁入迁出对问题产生的影响可以忽略; 2.忽略社会环境、自然、经济、文化水平的对人口的影响; 3.长期预测中,不考虑出生率、死亡率等因素的影响。 四、模型的建立与求解 4.1中国人口短期预测的模型建立与求解 根据查找资料得到,人口死亡率,出生率与人口增长符合指数增长的模型bt y ae c =+。模型选取了1996年到2005年的全国人口进行nlinfit拟合。(代码见附录一) 处理人口增长函数时,考虑到人口数量受资源等因素的约束,中国人口将有一个上限。定义函数时,用“人口上限与指数函数相减”模式。死亡率、出生率等客观因素很大程度上影响着中国人口的变化趋势。而且随着环境等的因素,中国的总人口最终会趋 向一个固定值,即最大容纳量x m,由logistic模型求出。假设x m 在短时间内不会改变, 则可利用逐年的历史数据来计算出人口增长率的变化情况。 设x(t)为第t年中国总人口数,r为人口的增长率,x m 为中国人口的最大容纳量。

人口预测模型经典

中国人口预测模型 摘要 本文对人口预测的数学模型进行了研究。首先,建立一次线性回归模型,灰色序列预测模型和逻辑斯蒂模型。考虑到三种模型均具有各自的局限性,又用加权法建立了熵权组合模型,并给出了使预测误差最小的三个预测模型的加权系数,用该模型对人口数量进行预测,得到的结果如下: 其次,建立Leslie人口模型,充分反映了生育率、死亡率、年龄结构、男女比例等影响人口增长的因素,并利用以1年为分组长度方式和以5年为 负指数函数,并给出了反映城乡人口迁移的人口转移向量。 最后我们BP神经网络模型检验以上模型的正确性 关键字:一次线性回归灰色序列预测逻辑斯蒂模型Leslie人口模型BP神经网络

一、问题重述 1. 背景 人口增长预测是随着社会经济发展而提出来的。由于人类社会生产力水平低,生产发展缓慢,人口变动和增长也不明显,生产自给自足或进行简单的以货易货,因而对未来人口发展变化的研究并不重要,根本不用进行人口增长预测。而当今社会,经济发展迅速,生产力达到空前水平,这时的生产不仅为了满足个人需求,还要面向社会的需求,所以必须了解供求关系的未来趋势。而人口增长预测是对未来进行预测的各环节中的一个重要方面。准确地预测未来人口的发展趋势,制定合理的人口规划和人口布局方案具有重大的理论意义和实用意义。 2. 问题 人口增长预测有短期、中期、长期预测之分,而各个国家和地区要根据实际情况进行短期、中期、长期的人口预测。例如,中国人口预期寿命约为70岁左右,因此,长期人口预测最好预测到70年以后,中期40—50年,短期可以是5年、10年或20年。根据2007年初发布的《国家人口发展战略研究报告》(附录一)及《中国人口年鉴》收集的数据(附录二),再结合中国的国情特点,如老龄化进程加速,人口性别比升高,乡村人口城镇化等因素,建立合理的关于中国人口增长的数学模型,并利用此模型对中国人口增长的中短期和长期趋势做出预测,同时指出此模型的合理性和局限性。 二、问题的基本假设及符号说明 问题假设 1. 假设本问题所使用的数据均真实有效,具有统计分析价值。 2. 假设本问题所研究的是一个封闭系统,也就是说不考虑我国与其它国家的人口迁移问题。 3. 不考虑战争 瘟疫等突发事件的影响 4. 在对人口进行分段处理时,假设同一年龄段的人死亡率相同,同一年龄段的育龄妇女生育率相同。 5. 假设各年龄段的育龄妇女生育率呈正态分布 6.人类的生育观念不发生太大改变,如没有集体不愿生小孩的想法。 7.中国各地各民族的人口政策相同。 符号说明 ()i a t --------------------第t 时间区间内第i 个年龄段人口总数 ()i c t --------------------第t 时间区间内第i 个年龄段人口总数占总人口的比例 ()k i c t --------------------第t 时间区间内第i 个年龄段中第k 年龄值人口总数占总人口 的比例 ()A t --------------------第t 时间区间内各年龄段人口总数的向量 ()P t --------------------第t 时间区间各年龄段人口总数向量转移矩阵

人口增长模型的确定

题目:人口增长模型的确定 摘要 人口问题已成为当前世界上最普遍关注的问题之一,人口增长规律的发现以及人口增长的预测问题对一个国家制定长远的发展规划有着非常重要的意义。本文分别使用了马尔萨斯人口指数增长模型和阻滞增长模型,以美国1790-1980年间每隔10年的人口数量为依据,对接下来的每隔十年进行了预测五次人口数量。通过对比我们可以发现阻滞增长模型在预测准确度方面要明显优于原始的马尔萨斯人口指数增长模型。 关键词:人口增长;马尔萨斯人口指数增长模型;阻滞增长模型;人口预测

一、问题重述 1.1 问题背景 1790-1980年间美国每隔10年的人口记录如下表所示。 表1 人口记录表 1.2 问题提出 我们需要解决以下问题: 1.试用以上数据建立马尔萨斯(Malthus)人口指数增长模型,并对接下来的每隔十年预测五次人口数量,并查阅实际数据进行比对分析。 2.如果数据不相符,再对以上模型进行改进,寻找更为合适的模型进行预测,并对两次预测结果进行对比分析。 3.查阅资料找出中国人口与表1同时期的人口数量,用以上建立的两个模型进行人口预测与分析。 二、问题分析 首先,我们运用Matlab 软件绘制出1790到1980年的美国人口数据图,如图1。 17801800182018401860188019001920194019601980 050 100 150 200 250

图1 1790到1980年的美国人口数据图 从图表中我们可以清晰地看到人口数在1790—1980年是呈增长趋势的,而且我们很容易发现上述图表和我们学过指数函数的图表有很大的相似性,所以我们很自然想到建立指数模型。因此我们首先建立马尔萨斯模型,马尔萨斯生物总数增长定律指出:在孤立的生物群体中,生物总数N的变化率与生物总数成正比。 三、问题假设 为简化问题,我们做出如下假设: (1)在模型中预期的时间内,人口不会因发生大的自然灾害,突发事件或战争而受到大的影响; (2)所给出的数据具有代表性,能够反映普遍情况; (3)一段时间内我国人口死亡率不发生大的波动; (4)在查阅的资料与文献中,所得数据可信; (5)假设人口净增长率为常数。 四、变量说明 在此,对本文所使用的符号进行定义。 表2 变量说明 符号符号说明 N(0)起始年人口容纳量 N(t)t年后人口容纳量 t年份 r增长率 五、模型建立 5.1 问题一:马尔萨斯(Malthus)人口指数增长模型 设:t表示年份(起始年份t=0),r表示人口增长率,N(t)表示t年后的人口数量。 当考察一个国家或一个很大地区的人口时,N(t)是很大的整数。为了利用微积分这一数学工具,将N(t)视为连续、可微函数。记初始时刻(t=0)的人口为N(0),人口增长率为r,r是单位时间内N(t)的增量与N(t)的比例系数。根据r是常数的基本假设,于是N(t)满足如下的微分方程: dN(t)/dt=r*N(t) (5-1) 由这个线性常系数微分方程容易解出: N(t)=N(0)e rt(5-2) 表明人口将按指数规律无限增长(r>0)。将以t年为单位,上式表明,人口以e r为公

leslie人口增长模型

人口增长预测模型 摘要 本文建立了我国人口增长的预测模型,对各年份全国人口总量增长的中短期和长期趋势作出了预测,并对人口老龄化、人口抚养比等一系列评价指标进行了预测。最后提出了有关人口控制与管理的措施。 模型Ⅰ:建立了Logistic人口阻滞增长模型,利用附件2中数据,结合网上查找补充的数据,分别根据从1963年、1980年、2005年到2012年四组总人口数据建立模型,进行预测,把预测结果与附件1《国家人口发展战略研究报告》中提供的预测值进行分析比较。得出运用1980年到2005年的总人口数建立模型预测效果好,拟合的曲线的可决系数为0.9987。运用1980年到2005年总人口数据预测得到2010年、2020年、2033年我国的总人口数分别为13.55357亿、14.18440亿、14.70172亿。 模型Ⅱ:考虑到人口年龄结构对人口增长的影响,建立了按年龄分布的女性模型(Leslie模型):以附件2中提供的2001年的有关数据,构造Leslie矩阵,建立相应Leslie模型;然后,根据中外专家给出的人口更替率1.8,构造Leslie矩阵,建立相应的 Leslie模型。 首先,分别预测2002年到2050年我国总人口数、劳动年龄人口数、老年人口数(见附录8),然后再用预测求得的数据分别对全国总人口数、劳动年龄人口数的发展情况进行分析,得出:我国总人口在2010年达到14.2609亿人,在2020年达到14.9513亿人,在2023年达到峰值14.985亿人;预测我国在短期内劳动力不缺,但须加强劳动力结构方面的调整。 其次,对人口老龄化问题、人口抚养比进行分析。得到我国老龄化在加速,预计本世纪40年代中后期形成老龄人口高峰平台,60岁以上老年人口达4.45亿人,比重达33.277%;65岁以上老年人口达3.51亿人,比重达25.53%;人口抚养呈现增加的趋势。 再次,讨论我国人口的控制,预测出将来我国育龄妇女人数与生育旺盛期育龄妇女人数,得到育龄妇女人数在短期内将达到高峰,随后又下降的趋势的结论。 最后,分别对模型Ⅰ与模型Ⅱ进行残差分析、优缺点评价与推广。 关键词 Logistic人口模型 Leslie人口模型人口增长预测 MATLAB软件

数学建模logistic人口增长模型

数学建模l o g i s t i c人口 增长模型 集团档案编码:[YTTR-YTPT28-YTNTL98-UYTYNN08]

Logistic 人口发展模型 一、题目描述 建立Logistic 人口阻滞增长模型 ,利用表1中的数据分别根据从1954年、1963年、1980年到2005年三组总人口数据建立模型,进行预测我国未来50年的人口情况.并把预测结果与《国家人口发展战略研究报告》中提供的预测值进行分析比较。分析那个时间段数据预测的效果好并结合中国实情分析原因。 二、建立模型 阻滞增长模型(Logistic 模型)阻滞增长模型的原理:阻滞增长模型是考虑到自然资源、环境条件等因素对人口增长的阻滞作用,对指数增长模型的基本假设进行修改后得到的。阻滞作用体现在对人口增长率r 的影响上,使得r 随着人口数量x 的增加而下降。若将r 表示为x 的函数)(x r 。则它应是减函数。于是有: 0)0(,)(x x x x r dt dx == (1) 对)(x r 的一个最简单的假定是,设)(x r 为x 的线性函数,即 ) 0,0()(>>-=s r sx r x r (2)

设自然资源和环境条件所能容纳的最大人口数量m x ,当m x x =时人口不再 增长,即增长率0)(=m x r ,代入(2)式得 m x r s = ,于是(2)式为 )1()(m x x r x r -= (3) 将(3)代入方程(1)得: ?? ? ??=-=0 )0()1(x x x x rx dt dx m (4) 解得: rt m m e x x x t x --+= )1( 1)(0 (5) 三、模型求解 用Matlab 求解,程序如下: t=1954:1:2005; x=[60.2,61.5,62.8,64.6,66,67.2,66.2,65.9,67.3,69.1,70.4,72.5,74.5,76.3,78.5,80.7,83,85.2,87.1,89.2,90.9,92.4,93.7,95,96.259,97.5,98.705,100.1,101.654,103.008,104.357,105.851,107.5,109.3,111.026,112.704,114.333,115.823,117.171,118.517,119.85,121.121,122.389,123.626,124.761,125.786,126.743,127.627,128.453,129.227,129.988,130.756]; x1=[60.2,61.5,62.8,64.6,66,67.2,66.2,65.9,67.3,69.1,70.4,72.5,74.5,76.3,78.5,80.7,83,85.2,87.1,89.2,90.9,92.4,93.7,95,96.259,97.5,98.705,100.1,101.654,103.008,104.357,105.851,107.5,109.3,111.026,112.704,114.333,115.823,117.171,118.517,119.85,121.121,122.389,123.626,124.761,125.786,126.743,127.627,128.453,129.227,129.988]; x2=[61.5,62.8,64.6,66,67.2,66.2,65.9,67.3,69.1,70.4,72.5,74.5,76.3,78.5,80.7,83,85.2,87.1,89.2,90.9,92.4,93.7,95,96.259,97.5,98.705,100.1,101.654,103.008,104.357,105.851,107.5,109.3,111.026,112.704,114.333,115.823,117.171,118.517,119.85,121.121,122.389,123.626,124.761,125.786,126.743,127.627,128.453,129.227,129.988,130.756]; dx=(x2-x1)./x2; a=polyfit(x2,dx,1); r=a(2),xm=-r/a(1)%求出xm 和r x0=61.5; f=inline('xm./(1+(xm/x0-1)*exp(-r*(t-1954)))','t','xm','r','x0');%定义函数 plot(t,f(t,xm,r,x0),'-r',t,x,'+b'); title('1954-2005年实际人口与理论值的比较')

人口增长模型的确定

人口增长模型的确定 摘要 人口增长模型对于人口的预测、环境评估、经济评价等方面有着很重要的作用,本文通过matlab对已有的数据进行拟合,分析,统计学计算,在前人的基础上做出马尔萨斯指数增长模型、logistic阻滞增长模型,再对这些模型进行对比分析,从而确定了我们所使用的logistic阻滞增长模型。 关键词:人口增长模型matlab 马尔萨斯指数增长模型logistic阻滞增长模型cftool 工具箱

一、问题重述 1790-1980年间美国每隔10年的人口记录如下表所示。 试用以上数据建立马尔萨斯(Malthus)人口指数增长模型,并对接下来的每隔十年预测五次人口数量,并查阅实际数据进行比对分析。 如果数据不相符,再对以上模型进行改进,寻找更为合适的模型进行预测。 二、问题假设 1.假设随着时间的增长,人口数量是增加的。 2.假设在此期间,无重大自然灾害,传染病及战争因素影响。 3.假设每年影响人口数量的因素相同。 4.假设每年影响人口数量的作用强度和相同。 5.假设无迁入迁出影响。 三、符号说明 四、问题分析 根据所给的数据和题目要求建立马尔萨斯(Malthus)人口指数增长模型,那么我们直接建立马尔萨斯增长模型进行求解的结果与实际值相近,则说明所建立的模型是可行的。否则进一步改进所给模型,寻找更优秀的模型。

(一)五、模型建立 马尔萨斯增长数学模型:马尔萨斯生物总数增长定律指出:在孤立的生物群体中,生物总数N(t)的变化率与生物总数成正比。[1]其数学模型为 (1) 方程的解为 (2) 其中 用matlab 中cftool 工具箱进行指数拟合得到下图 图一 00()()d N rN dt N t N ==??? 0() 0()r t t N t N e -=001790, 3.9 t N ==

leslie人口增长模型模型

l e s l i e人口增长模型 模型 Company Document number:WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998

人口增长预测模型 摘要 本文建立了我国人口增长的预测模型,对各年份全国人口总量增长的中短期和长期趋势作出了预测,并对人口老龄化、人口抚养比等一系列评价指标进行了预测。最后提出了有关人口控制与管理的措施。 模型Ⅰ:建立了Logistic人口阻滞增长模型,利用附件2中数据,结合网上查找补充的数据,分别根据从1954年、1963年、1980年到2005年三组总人口数据建立模型,进行预测,把预测结果与附件1《国家人口发展战略研究报告》中提供的预测值进行分析比较。得出运用1980年到2005年的总人口数建立模型预测效果好,拟合的曲线的可决系数为。运用1980年到2005年总人口数据预测得到2010年、2020年、2033年我国的总人口数分别为亿、亿、亿。 模型Ⅱ:考虑到人口年龄结构对人口增长的影响,建立了按年龄分布的女性模型(Leslie模型):以附件2中提供的2001年的有关数据,构造Leslie矩阵,建立相应 Leslie模型;然后,根据中外专家给出的人口更替率,构造Leslie矩阵,建立相应的 Leslie模型。 首先,分别预测2002年到2050年我国总人口数、劳动年龄人口数、老年人口数(见附录8),然后再用预测求得的数据分别对全国总人口数、劳动年龄人口数的发展情况进行分析,得出:我国总人口在2010年达到亿人,在2020年达到亿人,在2023年达到峰值亿人;预测我国在短期内劳动力不缺,但须加强劳动力结构方面的调整。 其次,对人口老龄化问题、人口抚养比进行分析。得到我国老龄化在加速,预计本世纪40年代中后期形成老龄人口高峰平台,60岁以上老年人口达亿人,比重达%;65岁以上老年人口达亿人,比重达%;人口抚养呈现增加的趋势。 再次,讨论我国人口的控制,预测出将来我国育龄妇女人数与生育旺盛期育龄妇女人数,得到育龄妇女人数在短期内将达到高峰,随后又下降的趋势的结论。 最后,分别对模型Ⅰ与模型Ⅱ进行残差分析、优缺点评价与推广。 关键词 Logistic人口模型 Leslie人口模型人口增长预测 MATLAB软件

2019年人口增长的预测.doc

人口增长的预测 关键字:人口数平衡点方程模型运动预测曲线稳定增长人口 一题目: 请在人口增长的简单模型的基础上。 " (1)找到现有的描述人口增长,与控制人口增长的模型; " (2)深入分析现有的数学模型,并通过计算机进行仿真验证; " (3)选择一个你们认为较好的数学模型,并应用该模型对未来20年的某一地区或国家的人口作出有关预测; " (4)就人口增长模型给报刊写一篇文章,对控制人口的策略进行论述。 二摘要: 本次建模是依照已知普查数据,利用Logistic模型,对中国人口的增长进行预测。首先假设人口增长符合Logistic模型,即引入常数,用来表示自然环境条件所能容许的最大人口数。并假设净增长率为,即净增长率随着人口数N(t)增长而减小,当N(t) 时,净增长率趋于零。按照这个假设,。用参数=3.0,r=0.0386, =1908, =14.5。画出N=N(t)的图像,作为人口增长模型的一种近似。 做微分方程解的定性分析,求出N=N(t)的驻点和拐点,按照函数作图方法列出定性分析表,作出相轨迹的运动图。当初始人口<时,方程的解单调递增到地趋向,这意味着如果使用Logistic模型描述人口增长,则人口发展地总趋势是渐增到最大人口数,因此可作为人口的预测值,也称谓平衡点。 用导数做稳定分析,为判断平衡点是否为稳定,可在平面上绘制f(x)的图象,然后像函数绘图那样,用导数进行定性分析,通过图看出人口数N(t)按时间是递增的,当人口数未达到饱和状态的时候,将逐渐地趋向,这意味着是稳定的平衡点。按该模型,未来人口的数量将随着时间的演化,从初始状态出发达到极限状态,这样就给出了人口的未来预测。 三问题的提出 1.Malthus模型 英国统计学家Malthus(1766-1834)发现人口增长率是一个常数。设t时刻人口为N(t),因为人口总数很大,可近似把N(t)当作连续变量处理。Malthus的假设是:在人口的自然增长过程中,净相对增长率(出生率减去死亡率)是常数,即单位时间内人口的增长量与人口总数成正比。根据这个假设有: , (1.1) 这是一个最简单的可分离变量方程,用符号微分方程求解器desolve容易求得方程的解为:如果人口的增长符合Malthus的模型,则意味着人口数量呈指数级数增长,最终结果是人口爆炸。 2.Logistic模型 1938年,荷兰生物数学家Verhulst引入常数,用来表示自然环境条件所能容许的最大人口数。并假设净增长率为,即净增长率随着人口数N(t)增长而减小,当N(t) 时,净增长率趋于零。按照这个假设(1.1)式可改为: ,(2.1) 上述方程为可分离变量方程,可直接求解。也可用符号微分方程解题器求它的解: N=dsolve(’DN=r*(1-N/Nm)*N’,’N(t0)=N0’) N=Nm/(1+exp(-r*t)*exp(t0*r)*(Nm-N0)/N0) 化简后得: 四利用数学模型对中国人口的预测

人口增长数学模型

软件学院 人口增长模型数学建模报告 专业:软件工程 班级:卓越131班 学号:201370044120 学生姓名:郭俊成 指导教师:于志云 2015 年11 月12 日 题目:计划生育政策调整对人口数量、结构及其影响的研究

摘要 本论文针对2007年国家人口发展战略研究课题组发布的《国家人口发展战略研究报告》中关于“计划生育实施以来,全国少生了4亿多人,使世界60亿人口日推迟4年”的论述做了研究。论文根据计划生育实施之前1949-1980年的人口普查数据,使用最小二乘法拟合并建立灰色预测模型,利用数学软件,预测出了如果未实行计划生育现今中国人口的数量,从而对研究报告中“少生4亿”的结论产生质疑。 同时,本论文针对2006年全国老龄工作委员会发布的《中国人口老龄化发展趋势预测研究报告》中关于“2051年,中国老年人口规模将达到峰值4.37亿,老龄化水平基本稳定在31%左右”的论述做了研究,根据近几年的人口老龄化程度、老龄人口比重、老龄人口数量、死亡率的变化等诸多因素,建立阻滞增长模型(Logistic模型),预测40年到70年的老龄人口数量和老龄化率,验证了报告中的关于老龄人口数目持续增加、数目庞大、老龄化严重的预测。 论文基于近期的计划生育调整、“单独二孩”政策的逐步实施、城镇化所导致的人口迁移等现象,结合江苏省的实际情况,利用差分方程模型、LESLIE矩阵,分析新政策对江苏人口数量的影响。论文从出生率着手,重点研究了新政策对江苏省14岁以下儿童、60岁以上老人的影响,分析了儿童和老人数量的变化对人口结构、教育改革、养老的直接影响作用。 关键字 单独二孩、人口老龄化、Logistic 模型、差分方程模型、LESLIE模型 一、问题描述

数学建模 人口模型 人口预测

关于计划生育政策调整对人口数量、结构及其影响的研究 【摘要】 本文着重于讨论两个问题:1、从目前中国人口现状出发,对于中国未来人口数量进行预测。2、针对深圳市讨论单独二胎政策对未来人口数量、结构及其对教育、劳动力供给与就业、养老等方面的影响。 对于问题1从中国的实际情况和人口增长的特点出发,针对中国未来人口的老龄化、出生人口性别比以及乡村人口城镇化等,提出了 Logistic 、灰色预测、等方法进行建模预测。 首先,本文建立了 Logistic 阻滞增长模型,在最简单的假设下,依照中国人口的历 史数据,运用线形最小二乘法对其进行拟合, 对 2014 至 2040 年的人口数目进行了预测, 得出在 2040 年时,中国人口有 14.32 亿。在此模型中,由于并没有考虑人口的年龄、 出生人数男女比例等因素,只是粗略的进行了预测,所以只对中短期人口做了预测,理 论上很好,实用性不强,有一定的局限性。 然后, 为了减少人口的出生和死亡这些随机事件对预测的影响, 本文建立了 GM(1,1) 灰色预测模型,对 2014 至 2040 年的人口数目进行了预测,同时还用 2002 至 2013 年的 人口数据对模型进行了误差检验,结果表明,此模型的精度较高,适合中长期的预测, 得出 2040 年时,中国人口有 14.22 亿。与阻滞增长模型相同,本模型也没有考虑年龄 一类的因素,只是做出了人口总数的预测,没有进一步深入。 对于问题2针对深圳市人口结构中非户籍人口比重大,流动人口多这一特点,我们采用了灰色GM(1,1)模型,通过matlab 对深圳市自2001至2010年的数据进行拟合,发现其人口变化近似呈线性增长,线性相关系数高达0.99,我们就此认定其为线性相关并给出线性方程。同理,针对其非户籍人口,我们进行matlab 拟合发现,其为非线性相关,并得出相关函数。并做出了拟合函数 0.0419775(1)17255.816531.2t X t e ?+=?-。 对于新政策的实施,我们做出了两个假设。在假设只有出生率改变的情况,人口呈现一次函数线性增加。并拟合出一次函数0.032735617965.017372.5t Y e ?=?-;在假设人口增长率增长20%时,做出了预测如果单独二胎政策实施,到2021年,深圳市常住人口数将会到达1137.98千万人。 关键词:GM(1,1)灰色模型 Logistic 阻滞增长模型 线性拟合 非线性拟合

中国人口增长预测模型

中国人口增长预测模型 张孟琦、王光昭、陈阔 指导教师:杨亚莉 (空军工程大学,西安 L25) 摘要:本文从中国60年代开始出现的回声婴儿潮现象,以及如今中国城乡人口生育差异和男女比例失调等特点出发,将市、镇、乡中不同性别人口按年龄段分别处理,并引入农村人口向城镇迁移的因素,建立起一个关于中国人口增长的常微分方程组初值问题的数学模型和Leslie矩阵迭代模型。还利用该模型对中国未来人口的增长变化进行了预测。并通过MATLAB软件编程分别建立长、短期男女人口比例模型,针对男女比例失调问题,就中国男女比例变化趋势对未来中国人口的增长变化的影响进行了预测与讨论。 关键词:回声婴儿潮;男女比例;老龄化;城镇化

1、引言: 近年来中国出生人口性别比持续升高,第五次全国人口普查为117,2003年抽样调查为119,个别省份超过130。2005年1%抽样调查为118.58。城乡均出现异常,农村失调程度更为严重。预计到2020年,20-45岁男性将比女性多3000万人左右。同时,中国也是目前世界上唯一一个采取干涉生育措施的国家,因此我们想就此对我国未来男女比例的影响做出分析。 在这里我们要引入回声婴儿潮(Echo baby boom)的概念来分析我国的人口情况。下图(底图来源:世界银行)是中国1962年以来40多年间的人口自然增长率曲线(蓝色): 因为1962年之前有过5年左右的非自然增长,所以我们把50年代的数据不计入分析过程。进入60年代,随着“三年困难时期”结束,生产在一定程度上恢复稳定,又加上鼓励生育,所以在1962

年-1971年期间第一个稳定的婴儿潮B,其峰值发生在1966年(红线1)。70年代中期开始调整了生育政策,并且随着生产生活的模式的变化,之后人口增长率陡降。80年代以后,婴儿潮B的大多数女性开始进入生育年龄(当时全国平均是22岁),开始迎来了第二批稳定生育高峰,婴儿潮C,这个C的形状是B的复制,就像回声一样一波一波的,所以称为(第一)回声婴儿潮,发生在1982年-1991其峰值出现在1988年(红线2,即1966+22,完全符合生育年龄均值)。现阶段是平均生育年龄是27岁,随着回声婴儿潮C中出生的人口逐渐进入生育年龄,理论上潮D的峰值应该出现在2015年,但是尽管现在全国已经放开二孩政策,近几年的曲线却较为平缓,回声婴儿潮D并没有如期而至。通过分析,我们认为这主要是由于人们生育观念改变导致的,因而我们可以认为在未来如果不考虑世界大战、重大灾害等重大事件,总人口自然增长率将不会有较大波动,我们将在这个条件下建立模型推算未来的男女比例。 2.模型的预备知识 2.1模型假设 1)不考虑国境间人口流动对人口统计的影响; 2)不考虑所统计的数字中的人口漏报的现象; 3)不考虑各地方生育法规的灵活性政策对全国人口政策影响; 4)不考虑针对少数民族的特殊政策;

数学建模logistic人口增长模型

Logistic 人口发展模型 一、题目描述 建立Logistic 人口阻滞增长模型 ,利用表1中的数据分别根据从1954年、1963年、1980年到2005年三组总人口数据建立模型,进行预测我国未来50年的人口情况.并把预测结果与《国家人口发展战略研究报告》中提供的预测值进 二、建立模型 阻滞增长模型(Logistic 模型)阻滞增长模型的原理:阻滞增长模型是考虑到自然资源、环境条件等因素对人口增长的阻滞作用,对指数增长模型的基本假设进行修改后得到的。阻滞作用体现在对人口增长率r 的影响上,使得r 随着人口数量x 的增加而下降。若将r 表示为x 的函数)(x r 。则它应是减函数。于是有: 0)0(,)(x x x x r dt dx == (1) 对)(x r 的一个最简单的假定是,设)(x r 为x 的线性函数,即 ) 0,0()(>>-=s r sx r x r (2) 设自然资源和环境条件所能容纳的最大人口数量m x ,当m x x =时人口不再增 长,即增长率0)(=m x r ,代入(2)式得 m x r s = ,于是(2)式为 )1()(m x x r x r - = (3)

将(3)代入方程(1)得: ?? ???=-=0 )0() 1(x x x x rx dt dx m (4) 解得: rt m m e x x x t x --+= )1( 1)(0 (5) 三、模型求解 用Matlab 求解,程序如下: t=1954:1:2005; x=[60.2,61.5,62.8,64.6,66,67.2,66.2,65.9,67.3,69.1,70.4,72.5,74.5,76.3,78.5,80.7,83,85.2,87.1,89.2,90.9,92.4,93.7,95,96.259,97.5,98.705,100.1,101.654,103.008,104.357,105.851,107.5,109.3,111.026,112.704,114.333,115.823,117.171,118.517,119.85,121.121,122.389,123.626,124.761,125.786,126.743,127.627,128.453,129.227,129.988,130.756]; x1=[60.2,61.5,62.8,64.6,66,67.2,66.2,65.9,67.3,69.1,70.4,72.5,74.5,76.3,78.5,80.7,83,85.2,87.1,89.2,90.9,92.4,93.7,95,96.259,97.5,98.705,100.1,101.654,103.008,104.357,105.851,107.5,109.3,111.026,112.704,114.333,115.823,117.171,118.517,119.85,121.121,122.389,123.626,124.761,125.786,126.743,127.627,128.453,129.227,129.988]; x2=[61.5,62.8,64.6,66,67.2,66.2,65.9,67.3,69.1,70.4,72.5,74.5,76.3,78.5,80.7,83,85.2,87.1,89.2,90.9,92.4,93.7,95,96.259,97.5,98.705,100.1,101.654,103.008,104.357,105.851,107.5,109.3,111.026,112.704,114.333,115.823,117.171,118.517,119.85,121.121,122.389,123.626,124.761,125.786,126.743,127.627,128.453,129.227,129.988,130.756]; dx=(x2-x1)./x2; a=polyfit(x2,dx,1); r=a(2),xm=-r/a(1)%求出xm 和r x0=61.5; f=inline('xm./(1+(xm/x0-1)*exp(-r*(t-1954)))','t','xm','r','x0');%定义函数 plot(t,f(t,xm,r,x0),'-r',t,x,'+b'); title('1954-2005年实际人口与理论值的比较') x2010=f(2010,xm,r,x0) x2020=f(2020,xm,r,x0) x2033=f(2033,xm,r,x0) 解得:x(m)= 180.9516(千万),r= 0.0327/(年),x(0)=61.5 得到1954-2005实际人口与理论值的结果: 根据《国家人口发展战略研究报告》 我国人口在未来30年还将净增2亿人左右。过去曾有专家预测(按照总和生育率2.0),我国的人口峰值在2045年

2007年全国数学建模大赛A题中国人口增长预测与控制题目和论文赏析(1)(1)

中国人口增长预测与控制 摘要 近年来,中国人口最突出的特点是:老龄化加速、出生人口性别比持续增高和乡村人口城镇化。针对这些特点,建立各个影响因素的数学模型,最后建立中国人口的增长模型。 对于问题一,首先将人口增长的预测问题转化为对出生率、死亡率和城镇乡转移率的预测。通过原题附录3数据的分析研究,发现影响人口增长的主要因素可以归结为出生率、死亡率和城镇乡转移率,并依此建立了不同参数随时间变化的递推数学模型,讨论了各个参数对人口增长的影响。其次,分别拟合死亡率和生育率、城镇乡转移率对年龄的分布。建立了差分数学模型,将死亡率、生育率与城镇乡转移率的预测归结到总和死亡率、总和生育率与城镇乡总和转移率的预测,由于概率分布是相对稳定的,模型参数整体健壮。对中短期的预测而言,总和死亡率、生育率和转移率的变化是近似线性的;对长期的预测,采用SI和SIS模型来描述其非线性变化,其模型的控制参数变化体现了国家人口政策的控制力度,结果表明模型具有长期可控性。 对于问题二,采用所建模型对0—90岁人口做出中短期和长期预测。2006-2030年总人口逐年增加,2006年为13.062亿,2007年为13.109亿,2008年为13.158亿,2010年为13.3亿,2023年达到高峰期13.829亿,以后开始下降趋于平缓,到2030年为13.805;乡城转移率逐年增加,短期线性变化,2006年为0.454,2007年为0.471,2008年为0.490,2010年为0.526,长期由非线性模型描述,到2030年,城乡比例为0.901;整体老龄化程度增大,2006年为0.129,2007年为0.134,2008年为0.139,2010年为0.150,到2030年为0.325,在农村老龄化尤其严重,可以确定为地区间的迁移。同时在做长期预测时,不同的国家策略导致不同的人口状况(见图[26-30]),得到的结论可以作为国家制定人口方针的建议。 对于问题三,指出模型的优缺点。通过求解经典的Logistic模型和Leslie模型,并将所得结果与本文模型结果比较,发现本文模型具有易操作性、可控性、健壮性等优点;主要缺点是在短期预测时准确度稍差。 关键词:人口控制差分模型预测拟和Leslie模型Logistic方程 一、问题重述 中国是一个人口大国,人口问题始终是制约我国发展的关键因素之一。根据已有数据,运用数学建模的方法,对中国人口做出分析和预测是一个重要问题。近年来中国的人口发展出现了一些新的特点,例如,老龄化进程加速、出生人口性别比持续升高,以及乡村人口城镇化等因素,这些都影响着中国人口的增长。2007 年初发布的《国家人口发展战略研究报告》(附录1) 还做出了进一步的分析。关于中国人口问题已有多方面的研究,并积累了大量数据资料。附录2就是从《中国人口统计年鉴》上收集到的部分数据。试从中国的实际情况和人口

基于人口增长模型的数学建模(DOC)

数学建模论文 题目:人口增长模型的确定专业、姓名: 专业、姓名: 专业、姓名:

人口增长模型 摘要 随着人口的增加,人们越来越认识到资源的有限性,人口与资源之间的矛盾日渐突出,人口问题已成为世界上最被关注的问题之一。问题给出了1790—1980年间美国的人口数据,通过分析近两百年的美国人口统计数据表,得知每10年的人口数的变化。预测美国未来的人口。对于问题我们选择建立Logistic模型(模型2)现实中,影响人口的因素很多,人口也不能无限的增长下去,Logistic 模型引进常数N 表示自然资源和环境所能承受的最大人口数,因而得到了一个贝努利方程的初值问题公式,从实际效果来看,这个公式较好的符合实际情况的发展,随着时间的递增,人口不是无限增长的,而是趋近于一个数,这个即为最大承受数。我们还同时对数据作了深入的探讨,作数据分析预测,通过观测比较选择一个比较好的拟合模型(模型3)进行预测。预测接下来的每隔十年五次人口数量,分别为251.4949, 273.5988 , 293.4904 , 310.9222 325.8466。关键词:人口预测Logistic模型指数模型

一、问题重述 1790-1980年间美国每隔10年的人口记录如下表所示。 表1 人口记录表 年份1790 1800 1810 1820 1830 1840 1850 1860 1870 1880 人口(?106) 3.9 5.3 7.2 9.6 12.9 17.1 23.2 31.4 38.6 50.2 年份1890 1900 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 人口(?106) 62.9 76.0 92.0 106.5 123.2 131.7 150.7 179.3 204.0 226.5 试用以上数据建立马尔萨斯(Malthus)人口指数增长模型,并对接下来的每隔十年预测五次人口数量,并查阅实际数据进行比对分析。 如果数据不相符,再对以上模型进行改进,寻找更为合适的模型进行预测。 二、问题分析 人口预测是一个相当复杂的问题,影响人口增长除了人口数与可利用资源外,还与医药卫生条件的改善,人们生育观念的变化等因素有关…….可以采取几套不同的假设,做出不同的预测方案,进行比较。 人口预测可按预测期长短分为短期预测 (5年以下)、中期预测(5~20年)和长期预测(20~50年)。在参数的确定和结果讨论方面,必须对中短期和长期预测这两种情况分开讨论。中短期预测中所用的各项参数以实际调查所得数据为基础,根据以往变动趋势可较准确加以估计,推算结果容易接近实际,现实意义较大。 三、问题假设 1.在模型中预期的时间内,人口不会因发生大的自然灾害、突发事故 或战争等而受到大的影响; 2.假设美国人口的增长遵循马尔萨斯人口指数增长的规则 3.假设人口增长不受环境最大承受量的限制 四、变量说明

数学建模 之 人口模型

数学建模 ———关于人口增长的模型

摘要:本文讨论了人口的增长问题,并预测出了2010、2020年的美国人口。首 先,我们给出了两种预测方法:第一,在假定人口增长率不变的情况下,建立指数增长模型;第二,假定人口增长率呈线性下降的情况下,建立阻滞增长模型。对两种模型的求解,我们引入了微分方程。其次,为了选择一种较好的预测方法,我们分别对两种模型进行了检验和讨论。先列图表对预测值与真实值进行比较,然后定性的对模型进行讨论,最后一个阶段选择绝对误差、均方差和相关系数对两个模型的优劣进行定量的评价,选出最好的预测方法。 一、 问题的提出: 人口问题是当前世界上人们最关心的问题之一,认识人口数量的变化规律,做出较为准确的预报,是有效控制人口增长前提,现根据下表给出的近两百 模型一(指数增长模型) 1、模型的提出背景:我们对所给的数据进行了认真仔细的分析之后,对其进行处理:将年份进行编号(i X ),人口数量计为(i Y ),以i X 为横坐标,以i Y 为纵坐标,建立直角坐标系。然后将表格中所给的数据绘在直角坐标系中附表A ,我们发现这些点大体呈指数增长趋势固提出此模型。 附图A

2、基本假设:人口的增长率是常数 增长率——单位时间内人口增长率与当时人口之比。 故假设等价于:单位时间人口增长量与当时人口成正比。 设人口增长率为常数r 。时刻t 的人口为X(t),并设X(t)可微,X(0)=X O 由假设,对任意△t>0 ,有 )() ()(t rx t t x t t x =?-?+ 即:单位时间人口增长量=r ×当时人口数 当△t 趋向于0时,上式两边取极限,即: o t →?lim )() ()(t rx t t x t t x =?-?+ 引入微分方程: )1( )0()(0 ??? ??==x x t rx dt dx 3、模型求解: 从(1)得 rdt x dx = 两边求不定积分: c rt x +=ln ∵t=0时0x x =,∴C x =0 ln rt e x rt x x 00ln ln ln =+= ∴rt e x t x 0 )(= (2) 当r>0时.表明人口按指数变化规律增长. 备注; r 的确定方法: 要用(4.2)式来预测人口,必须对其中的参数r 进行估计: 十年的增长率307.0ln 9.33 .5==r ,359.1307.0=e ,则(2)式现为: t t x )359.1(9.3)(?= 4、结论:由上函数可预测得:2010的人口为x(22):

相关主题
文本预览
相关文档 最新文档