中国人口增长预测数学建模
引言
中国作为世界人口最多的国家之一，人口增长一直是一个
备受关注的话题。为了能够合理规划和管理资源，预测中国人口的增长趋势对决策者来说至关重要。本文将运用数学建模的方法，通过分析历史数据，来预测中国人口的增长。
数据收集与处理
为了进行人口增长预测，首先需要收集和处理相关的数据。我们可以通过查阅统计年鉴、人口普查数据等公开的数据来获取所需信息。然后，需要对数据进行清洗和整理，以便进行后续的分析和建模工作。
人口增长模型选择
人口增长涉及到多个因素的复杂影响，如出生率、死亡率、迁移率等。为了能够对中国人口的增长进行模型化，我们需要选择适合的数学模型。常用的人口增长模型有Malthusian模型、Logistic模型等。在选择模型时，需要考虑模型的适用性和可解释性。
Malthusian模型
Malthusian模型是由英国经济学家Malthus提出的，他认为人口增长是按指数规律进行的。该模型是基于以下假设：
1.出生率和死亡率是恒定的；
2.人口的增长率与人口规模成正比。
Malthusian模型的数学表达式为：
$$ \\frac{{dP}}{{dt}} = rP $$
其中，P为人口规模，P为时间，P为每个个体的平均增长率。根据该模型，人口规模以指数形式增长。
Logistic模型
Logistic模型是在Malthusian模型的基础上发展起来的，它考虑到了环境资源的有限性对人口增长的限制。Logistic模型的数学表达式为：
$$ \\frac{{dP}}{{dt}} = rP(1 - \\frac{{P}}{{K}}) $$
其中，P为人口规模，P为时间，P为每个个体的平均增长率，P为环境资源的极限容量。该模型认为人口规模在达到环境资源的极限容量时，增长率将逐渐减小。
变量的估计和参数的拟合
在建立模型之后，需要对模型进行参数估计和拟合。可以利用历史数据来对模型中的参数进行估计，并通过优化算法来拟合模型与实际数据的拟合度。
中国人口增长预测
通过选择合适的模型并进行参数估计和拟合后，我们可以利用得到的模型来进行中国人口的增长预测。
根据中国的历史数据，我们可以选择适合中国人口增长的模型，并利用该模型来预测未来的人口增长趋势。同时，我们还可以通过模型的拟合度来评估模型的准确性和可靠性。
结论
通过数学建模的方法，我们可以对中国人口的增长进行预测。选择适合的模型、估计参数和拟合模型可以提高预测的准确性和可靠性。然而，人口增长受到多种因素的影响，在进行
人口预测时，需要综合考虑经济、社会、政策等方面的因素，以获得更准确的预测结果。
数学建模之中国人口增长的预测和人口结构的简析 随着社会经济的发展，人口增长一直是一个备受关注的问题。数学建 模是研究人口增长和人口结构的重要方法之一、本文将对中国人口增长的 预测和人口结构进行简析，并利用数学建模方法进行预测分析。 首先，中国人口增长的情况是众所周知的。随着中国的经济快速发展，人民生活水平的提高，医疗水平的提高以及计划生育政策的实施，中国的 人口增长率逐渐放缓。根据国家统计数据，自2024年以来，中国的总人 口增长率一直在下降，其中在2024年总人口为14亿人，增长率仅为 0.35%。根据这一趋势，可以推断出未来的人口增长率可能会进一步下降。 在进行人口增长预测时，可以运用数学建模方法中的指数增长模型。 指数增长模型是描述人口增长的一种常用方法，其基本形式为：N(t)=N0*e^(r*t) 其中，N(t)表示时间t时刻的人口数量，N0表示初始人口数量，r表 示人口增长率，e表示自然对数的底数。 利用指数增长模型可以对未来的人口增长进行预测。但要注意的是， 由于人口增长受到多种因素的影响，例如政策调整、经济发展、文化变迁等，所以对于人口的精确预测是一项复杂而困难的任务。因此，在进行人 口预测时，应结合实际情况，综合考虑人口增长的多个因素。 另外，人口结构是指人口在不同年龄段的分布情况。人口结构反映了 一个地区或国家的经济、社会、教育等方面的发展状况。中国的人口结构 表现为老龄化趋势和少子化现象。根据国家统计数据，中国的老龄化人口 比例逐年提高，同时生育率呈下降趋势。这种人口结构的变化将对中国的 社会、经济等多个方面产生深远的影响。
为了分析人口结构的变化，可以利用数学建模中的人口金字塔。人口金字塔以年龄为横轴，人口数量为纵轴，通过金字塔的形状和比例来反映人口的结构情况。通过观察人口金字塔的变化，可以了解人口的年龄分布情况，判断人口的变化趋势，为相关政策和规划提供依据。 总之，中国人口增长的预测和人口结构的分析是一个复杂的问题，数学建模可以提供一种客观、科学的方法来分析这些问题。通过对人口增长率和人口结构的研究，可以为相关决策和规划提供科学依据，助力中国社会的可持续发展。
中国人口增长预测数学建模 引言 中国作为世界人口最多的国家之一，人口增长一直是一个 备受关注的话题。为了能够合理规划和管理资源，预测中国人口的增长趋势对决策者来说至关重要。本文将运用数学建模的方法，通过分析历史数据，来预测中国人口的增长。 数据收集与处理 为了进行人口增长预测，首先需要收集和处理相关的数据。我们可以通过查阅统计年鉴、人口普查数据等公开的数据来获取所需信息。然后，需要对数据进行清洗和整理，以便进行后续的分析和建模工作。 人口增长模型选择 人口增长涉及到多个因素的复杂影响，如出生率、死亡率、迁移率等。为了能够对中国人口的增长进行模型化，我们需要选择适合的数学模型。常用的人口增长模型有Malthusian模型、Logistic模型等。在选择模型时，需要考虑模型的适用性和可解释性。
Malthusian模型 Malthusian模型是由英国经济学家Malthus提出的，他认为人口增长是按指数规律进行的。该模型是基于以下假设： 1.出生率和死亡率是恒定的； 2.人口的增长率与人口规模成正比。 Malthusian模型的数学表达式为： $$ \\frac{{dP}}{{dt}} = rP $$ 其中，P为人口规模，P为时间，P为每个个体的平均增长率。根据该模型，人口规模以指数形式增长。 Logistic模型 Logistic模型是在Malthusian模型的基础上发展起来的，它考虑到了环境资源的有限性对人口增长的限制。Logistic模型的数学表达式为： $$ \\frac{{dP}}{{dt}} = rP(1 - \\frac{{P}}{{K}}) $$
人口增长及人口红利数学建模 人口增长和人口红利是一个国家或地区经济发展中非常重要的因素。人口增长是指人口数量的增加，而人口红利则是指由于人口结构的改变而带来的经济效益。人口增长和人口红利的数学建模可以帮助我们更好地理解和预测人口发展对经济的影响。 我们可以通过人口增长率来描述人口增长的情况。人口增长率是指单位时间内人口数量的增加比例。在数学上，人口增长率可以用以下公式表示： 人口增长率 = (人口数量的变化量 / 初始人口数量) × 100% 其中，人口数量的变化量可以是人口数量的净增加或净减少。 人口红利可以通过年龄结构和劳动力参与率来进行建模。年龄结构是指人口在不同年龄段的分布情况，而劳动力参与率是指劳动年龄人口中参与劳动力的比例。 我们可以使用以下公式来计算人口红利： 人口红利 = 劳动力参与率× (1 - 老年人口比例) × (1 + 教育水平指数) 其中，老年人口比例是指60岁及以上人口占总人口的比例，教育水平指数可以通过受教育人口比例来衡量。
人口红利的计算可以帮助我们评估一个国家或地区的经济潜力。当劳动力参与率高、老年人口比例低且教育水平高时，人口红利会更加显著，经济发展的潜力也会更大。 在实际应用中，人口增长和人口红利的数学建模可以用来预测未来的人口发展趋势和经济变化。通过分析历史数据和当前的人口结构，可以建立数学模型来预测未来的人口数量、人口增长率以及人口红利的变化。 人口增长和人口红利的数学建模还可以用来研究不同政策对人口发展的影响。通过模拟不同政策措施对人口数量、年龄结构和劳动力参与率的影响，可以评估这些政策对经济发展的贡献。 人口增长和人口红利是一个国家或地区经济发展中不可忽视的因素。通过数学建模，我们可以更好地理解和预测人口发展对经济的影响。这些数学模型可以帮助政策制定者制定更有效的人口政策，促进经济的可持续发展。
数学建模人口增长模型 摘要:人口的增长是当前世界上引起普遍关注的问题作为世界上人口最 多的国家，我国的人口问题是十分突出的由于人口基数大尽管我国已经实行了20多年的计划生育政策人口的增长依然很快，巨大人口压力会给我国的社会政治经济医疗就业等带来了一系列的问题。因此研究和解决人口问题在我国显得尤为重要。我们经常在报刊上看见关于人口增长预报，说到本世纪，或下世纪中叶，全世界的人口将达到多少亿。你可能注意到不同报刊对同一时间人口的预报在数字商场有较大的区别，这显然是由于用了不同的人口整张模型计算出来的结果。 人类社会进入20世纪以来，在科学和技术和生产力飞速发展的同时世界人口也以空前的规模增长。人口每增加十亿的时间，有一百年缩短为十几年。我们赖以生存的地球已经携带着他的60亿子民踏入下一个世纪。 长期以来，人类的繁殖一直在自然地进行着，只是由于人口数量的迅速膨胀和环境质量的急剧恶化，人们才猛然醒悟，开始研究人类和自然的关系、人口数量的变化规律以及如何惊醒人口控制等问题。 本论文中有两个模型： （1）：中国人口的指数增长模型，并用该模型进行预测，与实际人口数据进行比较。 （2）：中国人口的Logistic图形，标出中国人口的实际统计数据进行比较。而且利用MATLAB图形，标出中国人口的实际统计数据，并画出两种模型的预测曲线。 关键字：人口预测；Malthus模型；Logistic模型；MATLAB软件
一、问题背景及重述 1.1问题的背景 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。我国自1973年全面推行计划生育以来，生育率迅速下降，取得了举世瞩目的成就，但全面建设小康社会仍面临着人口的形势和严峻挑战。随着我国经济的发展、国家人口政策的实施，未来我国人口高峰期到底有多少人口，专家学者们的预测结果不一。因此，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。 1.2 问题的重述 下表列出了中国1982~1998年的人口统计数据，取1982年为起始年(t=0)，1982年的人口101654万人，人口自然增长率为14‰，以36亿作为我国人口的容纳量，试建立一个较好的人口数学模型并给出相应的算法和程序，并与实际人 二、问题分析 对于人口增长的问题，其影响因素有很多，比如：人口基数，出生率，死亡率，人口男女比例，人口年龄结构的组成，人口的迁入率和迁出率，人口的生育率和生育模式，国家的医疗发展情况，国家的政治策略等众多的因素。如果把这些因素都要考虑进去，则该问题根本无从下手。因此，应该根据中国人口自身发展的特点，选取相应的能够体现我国人口发展特点的模型。 人口发展模型有连续形式和离散形式，因为题目所给的数据是每个年份的具体数据，可以将这些数据视为连续的。根据表格中的数据，我们使用MATLAB编程（附录1）画出散点图。
中国人口增长预测 本题是一个人口发展预测的问题。人口发展与一般种群增长一样，是由自然增长率决定的。然而，人类个体是一种社会的个体，所以人口发展有自己的特点。想到人口的迁移，性别比例，城镇化等。同时，人口发展受政策的影响，例如计划生育；也要受到人们意识的影响，像生育意识等。但是从社会层面上看，生育意识在整个社会上体现为妇女的生育模式，进而可以特别地去考虑。 思考方法：首先，数据的处理。在经过EXCEL分析和验证后，适当修正题中的个别有误数据后，利用有效数据进行建模求解，在此过程中，我们提取出死亡率、生育率等感念，且把人的一生按年龄分为青年期、衰老期等阶段。这是求解人口增长模型的必要过程和方法。 其次，模型建立。和一般的预测模型一样，本模型也是个预测模型，所以考虑到用题目所给的五年的信息，来推测今后几十年的人口的总数和结构情况。对此，我们选用差分方程模型和数据参数拟合等方法。同时，将死亡率与出生率分开分别计算和拟合，通过五年的实际数据拟合出相应函数的参数，再利用此函数进行评估和预测。 最后，利用已有信息以及上述所求出的对应函数和方程，对中短期与长期进行估计和预测，进而得出人口结构、人口比例、人口数量等一系列的相关数据。 以下是解答过程： 1.数据说明： x：表示最大的年龄； m i=1,2,3,4,5,6 其中1表示市男性，2表示市女性， 3表示镇男性，4表示镇女性， 5表示乡男性，6表示乡女性； A ：表示婴儿性别比例矩阵； * ：表示点乘； P(x,t)：表示t时刻年龄为x的人口数量； i bir(x,t)：表示t时刻年龄为x的出生率； i )(,i dea x t：表示t时刻年龄为x的死亡率； )(i t k：表示t时刻婴儿的死亡率； tra(x,t)：表示t时刻年龄为x的人口迁出率； i 2.假设条件
中国人口增长的预测和人口的结构分析 摘要 本文是在已知国家政策和人口数据的前提下对未来人口的发展进行预测和评估，选择了两种模型分别对人口发展的短期和长期进行预测。 模型一中我们在人口阻滞增长模型logistic模型的基础上进行改进，弥补了logistic原始模型仅仅能表示环境对人口发展趋势影响的缺陷，加入了社会因素的影响作为改进，保证了logistic改进模型的有效性和短期预测的正确性。多次运用拟合的方法（非线性单元拟合，线性多元拟合）对数据进行整合，得到的改进模型对短期预测具有极高的准确性，证明了我们的修正方式与模型改进具有一定的正确性。 模型二中我们分别考虑了城、乡、镇人口的发展情况，利用不同年龄段存活率和死亡率的不同，采用迭代的方式也就是Leslie矩阵的方式对人口发展进行预测，迭代的方式不同于拟合，具有逐步递进的准确性，在参数正确的前提下，能够保证每一年得到的人口都有正确性，同时我们分男女两方面来考虑模型，不仅仅用静态的男女比例来估算人口总数，具有更高的准确性。然而Leslie模型涉及的参数较多，如果采用动态模型的方式，计算量过大，我们首先用均值的方式对模型进行简化，同样得到迭代矩阵后的人口数值，发展趋势与预测相同，能够很好的预测中国人口的长期发展，同时，由于Leslie矩阵涉及多个参数，所以我们用最终的结果来表征老龄化程度，城乡比，抚养比等多个评价社会发展的参数，得到了较好的估计值，使模型在估算人口的基础上得到了推广和应用。 通过logistic改进模型和Leslie模型我们分别对中国人口发展进行短期和中长期预测，均能得到很好的效果，说明了我们的模型在适用范围内的准确性和实用性。 关键词：人口发展预测；logistic模型改进；参数拟合；Leslie迭代模型；
基于logistic模型对中国未来人口的预测分析 随着中国人口的快速增长和老龄化趋势的加剧，人口预测成为了一个重要的研究领域。在这样的背景下，基于logistic模型的人口预测分析成为了一种广泛采用的方法。在本文中，我们将介绍logistic模型以及如何使用它来预测中国未来的人口趋势。 Logistic模型是一种经典的数学模型，它常用于描述一种随时间变化的现象。在人口预测中，logistic模型也可以用来描述人口随时间变化的趋势。首先，我们需要对 logistic模型有一定的了解。 Logistic模型的表达式如下： P(t) = K / (1 + b exp(-r(t-T))) 其中，P(t)表示t时刻的人口数量，K表示人口数量的上限，b、r、T分别是与增长速率相关的系数。Logistic模型的意义在于，当t接近无穷大时，P(t)会趋近于K。 在中国的人口预测中，logistic模型的应用主要分为两步：首先，我们需要拟合一条曲线，以描述人口数量随时间变化的趋势；其次，我们需要使用该曲线来预测未来的人口 数量。 对于中国的人口预测，我们可以将logistic模型应用于历史人口数据，然后将该模型应用于未来的人口预测。以下是中国历史人口数据的示例： | 年份 | 人口数量（单位：亿） | |-----|--------------------| | 1950 | 5.2 | | 1960 | 6.7 | | 1970 | 8.5 | | 1980 | 9.9 | | 1990 | 11.2 | | 2000 | 12.1 | | 2010 | 13.3 | | 2020 | 14.4 |
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：
摘 要 中国是一个人口大国，人口问题与我国的经济发展等方面息息相关。随着我国人口数量的不断变化，人口的老龄化问题也日益突显,政策的调整不可或缺。从当初实行计划生育政策到逐步放开生育政策再到全面实行二孩政策，我国人口发展呈现了一些新特点。本文旨在通过多种预测方法对“全面二孩政策”下的人口数量及其结构进行预测，筛选出了经济发展的指标，并分人口结构对经济发展的影响，结论如下： 针对问题一，本文参考中国国家统计局等官方资料的数据统计出各年人口总数、自然增长率等数据，建立了logistic 模型，得出人口总数的变化公式，然后建立GM(1,1)预测模型，预测2016年的人口总数，再利用SPSS 进行回归、曲线估计，得出最为符合的方程式，再利用MATLAB 函数拟合工具箱对所得数据进行拟合。预测出2017-2030年间人口先增后减，在2021年达到峰值。 针对问题二，通过建立BP 神经网络模型，利用GM(1,1)灰色预测处理人口结构数据得到训练及测试数据集，将数据BP 神经网络算法进行多次训练，最终得到具有相当精度的稳定预测结果。提取相当数量的经济指标并对其进行主成分分析降维处理，之后对主要经济指标及人口结构指标进行多元回归分析得到2020-2030年人口结构对经济发展的影响。 针对问题三， 关键词：灰色预测 BP 神经网络 Leslie 人口结构预测模型 问题假设 1.将我国看做一个封闭系统，没有人口的迁入和迁出 2.人口增长只与人口基数、生育率、死亡率等有关 3.没有大规模战争及瘟疫等传染性疾病 4.假设短期内没有外来物种对人类生存造成影响 5.假设所有数据均为准确数据 6.假设2050年前医疗水平和科学技术不会对人类的死亡率、出生率造成影响 模型符号说明： r : 人口自然增长率 x ：总人口数 0x ：初始年份的人口数量 t ：时间 )()0(k x ：灰色预测的原始序列 )(ˆ)0(k x ：灰色预测的原始数列预测值 ij x ：第i 个指标的第j 个数据 i d ：第i 岁的死亡率
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(ˆx，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(ˆx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。
承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）： 所属学校（请填写完整的全名）： 参赛队员(打印并签名) ：1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)： 日期：年月日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：
编号专用页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：
中国人口增长预测模型 摘要：在中国的人口增长预测问题中，老龄化进程加速，出生人口性别比的变化，乡 村人口城镇化，是影响人口预测的主要因素。在中短期预测的过程中，由于影响人口的各项主要因素变化范围较小，可以直接根据我们建立的模型进行预测。老年人的死亡率变化较大，出生的男女百分比得到遏制并逐渐趋于正常的水平。我们将根据年龄将人口分成两部分，0到60岁的人口的预测，和60岁以后人口的预测。通过原来的模型对0岁到60岁的中国妇女的人口数预测，进而通过中国男女比例变化与年份的关系来预测出相应的0岁到60岁中国男性数目的总和，得到了中国0到60岁人口总和的预测，根据附件一中的资料预测出相应年份的60岁以上的人口数目总和，这样我们就合理的得到了长期人口数目的预测。通过预测我们得到：在 2010年人口达到13.8亿人，城镇化率达到46.7% 在2020年人口总数变为：14.7亿人，城镇化率达到53.26% ，2035年人数达到高峰，城镇化率达到56.53％，以后各年直到2050年保持基本稳定的状态。在长期预测中，中国老龄化问题主要影响着中国的人口。我们通过对附录中图表的分析，得出中国人口在经历峰值后，呈现出严重的老龄化。 关键词：城镇转化率城镇化百分比生育模式人口老龄化
人口预测模型数学建模论文 摘要 人口的数量和结构是影响经济社会发展的重要因素。从20世纪70年代后期以来，我国鼓励晚婚晚育，提倡一对夫妻生育一个孩子。该政策实施30多年来，有效地控制了我国人口的过快增长，对经济发展和人民生活的改善做出了积极的贡献。但另一方面，其负面影响也开始显现。如小学招生人数、高校报名人数逐年下降，劳动人口绝对数量开始步入下降通道，人口抚养比的“拐点”时刻即将到来。这些问题都会对我国的经济和社会健康、可持续发展等产生一系列影响。人口问题日益受到人们的重视。 对于问题一，我们通过多个渠道收集数据，利用SAS和Matlab等软件进行计算分析，我们得到了我国上世纪50年代至今人口和经济的主要变化如下: 对于问题二，这是典型的人口模型，我们建立了4个相应的数学模型，选用了基于以往人口数据的一次线性回归，灰色、时间序列预测，逻辑斯蒂模型和基于年龄结构并生育率、死亡率随时间Leslie人口模型。进行全方位的深刻讨论，在本文假设的条件下，符合中国人口特点，例如，老龄化进程加速、出生人口性别比持续升高等，对中国的人口未来长期发展状况进行了科学性的预测;通过权重关系，建立起了组合模型，特别地在权重问题上，采用了熵权法分配权重，思路巧妙，提高了预测的精确度;建立BP神经网络模型，无需进行模型假设，同时能利用模型自身对复杂的非线性曲线进行拟核，利用拟核函数对人口增长趋势作出了合的预测。本文的模型具有很好的推广性，而且在其它领域发挥很好的效果。 在对中国的人口未来长期发展状况进行了科学性的预测后，我们分析得到计划生育新政策。。。。。。。。。。。。 关键词:微分方程模型;Leslie人口模型;曲线拟合;灰色序列预测
中国人口预测模型 摘要：人口数量的变化，关系到一个国家的未来。认识人口数量的变化规律， 建立人口模型，能够较准确的预报，是有效控制人口增长的前提。本文对人口预测的数学模型进行了研究。首先，建立人口指数模型、Logistic模型及灰度预测模型。对我国2005年以后45年的人口增长进行了预测，根据1982年人口基本数据运用模型对1982年～2005年进行了预测，并用实际数据对预测结果进行了检验。 我们将预测区间分为2006～2030年、2030～2050年两个区间，以量化未来我国短中期与长期的人口变化。 关键词：人口数量的变化人口指数模型 Logistic模型灰度预测模型MATLAB Excel
目录 第一部分问题重述 (3) 第二部分问题分析 (3) 第三部分模型的假设 (3) 第四部分定义与符号说明 (3) 第五部分模型的建立与求解 (3) 5.1模型一 (3) 5.2模型二 (8) 5.3模型三 (12) 第六部分对模型的评价 (14) 第七部分参考文献 (15) 第八部分附表 (15)
一、问题重述 人口问题始终是制约我国发展的关键因素之一。本题要求根据已知数据，运用数学建模的思想对我国人口做出分析和预测。具体问题如下： 从中国的实际情况和人口增长的特点，例如我国老龄化进程加快、出生人口性别比持续升高、乡村人口城镇化等，利用参考附录中所提供的数据，建立中国人口增长的数学模型，由此对中国人口增长的中短期和长期趋势做出预测，并指出模型的优缺点。 二、 模型假设 1、假设题目所给的数据真实可靠； 2、假设不考虑我国人口大规模的朝国外迁移，也不考虑外国人大量涌入我国； 3、假设不考虑战争、自然灾害、疾病对人口数目和性别比的影响； 4、假设在本世纪中叶前，我国计划生育政策稳定。 5、假设中短期内生育率和死亡率保持相对稳定 6、假设相同年龄段人口性别比基本稳定。 7、假设人口生育率不受传统观念和个人主观因素的影响。 三、符号说明 符号说明：由于符号较多，在以后的模型中具体给出 四、问题分析 人口发展过程的定量预测，需要预测出未来的人口发展趋势，人口出生、死亡和自然增长率的变化以及在未来的人口构成等各项人口指数全部测算出来。人口增长的决定因素为出生率、死亡率和人口基数，鉴于我国人口问题已有多方面的研究，我们针对近年来我国的人口发展出现的一些新特点，忽略国际人口流动，故可以认为我国人口为一个封闭的系统。对于封闭的系统来说 ，某时刻人口总量=人口基数+新生人口数—死亡人口数。 五、模型的建立与求解 5.1.模型一：指数增长模型[1] （一）、模型建立： 记t 时刻的人口数为()x t ，当考察一个国家的人口时，()x t 为一个人很大的整数。利用微积分这一数学工具，将()x t 看作一个连续、可微函数。记初始时刻（0t ）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
中国人口增长预测与控制 摘要 针对中国人口的实际特点,建立了中国人口增长的数学模型,得到了中国人口随年份变化的增长率,解决了中国人口中短期和长期的人口预测与控制问题,包括人口总数、年龄结构、性别比、城乡 比变化等各因素的预测与控制研究; 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 中国人口增长影响因素主要包括老龄化进程的加速、出生人口性别比的升高和乡村人口城镇化;而老龄化程度、出生人口性别比和城镇化程度是由死亡人口、出生人口及城、镇、乡迁移人口所决 定的;因此,人口增长的根本性影响因素是环境条件决定死亡率及国家政策决定出生人口数量及性别 结构; 我们要解决的问题是：首先对中国人口增长做出分析；其次建立人口增长的数学模型,对人口 在一至十年的中短期内及二十五年的长期内的增长情况做出预测,并向国家提出政策上的建议；最后将此模型与经典模型做出比较,指出差异及此模型的优缺点; 二、假设和符号说明 问题的假设 假设一每一年的人口总数,人口结构及分布和其他有关各量仅在年末发生变化,变化顺序是：一部分人先死亡,然后一部分人生小孩,最后一部分人迁移 假设二本文中所提到的婴儿出生率指的是婴儿出生且在一岁前存活的概率 假设三生育妇女一年只生一胎 假设四九十岁以上的人口变化对总人口变化影响不大,因此不予以考虑 假设五人口的迁移路径仅考虑从村到镇,从村到城 假设六国际迁入迁出对于人口的影响较小 三、问题分析 为了与机理分析结合求得较精确的结果,可以建立递推模型,利用附录中所给数据确定未知参数,进而确定描述中国人口增长的数学模型,并用此进行中短期、长期预测; 首先,由于人口增长受多个因素影响,我们分别建立描述各因素的数学模型,包括：死亡率模 型、出生人口模型、生育性别比模型和迁移模型;由于死亡率模型和生育性别比有性别差异,各模型 皆有城、镇、乡差异,所以需将男性人口与女性人口,城、镇、乡人口分开考虑; 其次,由于中短期、长期预测时问题的复杂程度不同,侧重点不同,因此中短期、长期预测的模 型有所差异;中短期预测仅利用现有数据的变化趋势进行预测,长期预测需要通过机理分析得到; 最后,要检验模型的准确性,必须参照别的模型实际数据,因此我们用两个经典的模型： Logistic模型和Leislie模型进行求解并与本文模型进行比较;
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。在过去的几千年里，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
高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）： 所属学校（请填写完整的全名）： 参赛队员(打印并签名) ：1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)： 日期：年月日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：
高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：
中国人口增长预测 摘要: 中国作为世界上人口最多的发展中国家，人口问题直接影响着我们国家的 发展。本文运用数学建模的方法，建立了中国人口增长的数学模型，并对未来中国的人口状况做出了预测。 中短期人口模型：我们以莱斯利（Leslie ）模型作为理论基础，建立了一个全国人口模型。由于中国城镇化进程不断加快，所以把全国划分为城，镇，乡三个独立子系统建模方法是不可行的。通过对数据进行处理，在得到了全国人口的死亡率和生育率之后，再使用指数平滑的方法，就可以得到一个相对稳定的各个年龄段的死亡率和生育率。如果把中国看作一个独立的人口系统，就可以使用莱斯利模型顺利的建立起全国女性人口模型。建立了全国女性人口模型后，我们引入了两个重要的变量：男女比例矩阵)t (p 和初生男女婴儿比例函数)(t f 。通过这两个变量就可以由全国女性人口模型建立起全国人口的中短期模型。 通过中短期模型，可以分析出我国人口在未来几十年的变化趋势，得出以下结果。在2025年-2030年期间我国人口将达到峰值，然后人口数量就开始下降（参见图1）。而我国的老龄化进程会不断地加剧，在2040年左右将达到人口老龄化的最高峰，并在以后的十几年的时间里保持这种状态，形成一个人口老龄化的高峰平台（参见图2）。有意思的是，性别比例异常也对人口走势产生了影响。性别比例异常不会对人口增长产生特别明显的效果，但在人口衰退期，却对人口数目的减少起到了微妙的作用（参见图4）。 长期人口模型：在长期模型中，我们尝试着模拟未来中国100年的时间里人口总量的变化情况。 我们对莱斯利模型进行了改进，使这个模型能够适用于三个人口子系统（城，镇，乡）之间人口相互转移的情况，从而使长期人口模型在大的时间跨度能够更好的符合实际情况。 我们在模型中引入了迁移率（迁入人口与总人口的比）的概念，使这三个系统之间的迁入迁出关系得到量化。这样通过迁移率将三个相对独立的人口子系统联系起来，就能利用改进的莱斯利模型进行求解。 通过对长期人口模型的分析，我们可以得到未来100年的时间里中国人口总量的变化趋势 (见图5)。在经历了21世纪中叶的人口高峰后，我国人口可能会经历一个长达半个世纪的衰退期. 关键字：莱斯利（Leslie ）模型， 城镇化，指数平滑，老龄化，迁移率