中国人口预测模型(精)

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。

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 ⨯+=⨯-。

中国人口预测模型天津师范大学数学科学学院1003班刘瑶（10505135）周丽（10505110）2013年6月17日星期一中 国 人 口 预 测 模 型摘 要为了加快中国的经济建设进程，全面落实科学的发展观，按照构建社会主义和谐社会的要求，实现人口与经济社会资源环境的协调和可持续发展。

我们确定人口发展战略，必须既着眼于人口本身的问题，又处理好人口与经济社会资源环境之间的相互关系，构建社会主义和谐社会，统筹解决人口数量、素质、结构、分布等问题。

本文是以《中国人口统计年鉴》公布的部分人口数据为基准（其他部分数据通过网站查询得到），通过合理的假设和数学模型得到了对于中国人口增长预测的统计模型。

对Leslie 人口模型改进，构建了反映生育率和死亡率变化率负指数函数。

基于leslie 的改进模型：(t)X B B B +(t)X A A A =t)▽n +X(t 22)-(n 32112)-(n 321此模型考虑到了生育率的变化，并是针对总人口分布处理的，克服了leslie 模型的不足，很适合做长期预测。

得到结论：人口数量先增大后减小，峰值出现在2040年，届时人口数量将达到最大，为15.869亿。

关键词: 人口预测, Leslie 人口模型改进 , 长期预测一 问题的背景中国是世界上人口最多的发展中国家，人口多，底子薄，耕地少，人均占有资源相对不足，是我国的基本国情，人口问题一直是制约中国经济发展的首要因素。

新中国成立50多年来，我国人口发展经历了前30年高速增长和后20年低速增长两大阶段：从建国初期到上世纪70年代初，中国人口再生产由旧中国的高出生、高死亡率进入高出生、低死亡率的人口高增长时期，1950-1975年人口出生率始终保持在30‰以上, 最高达到37‰（附录1）。

70年代以后，人口过快增长的势头得到迅速扭转，人口出生率、自然增长率、妇女总和生育率有了明显下降，人口出生率由70年代初的33‰大幅度下降到80年代的21‰, 妇女总和生育率也由6下降到2.3左右。

中国人口年龄结构预测模型是基于现有的人口统计数据和相关的经济、社会因素构建的一个预测模型。

该模型通过分析人口的出生率、死亡率、迁移率等指标，以及经济发展水平、医疗水平、社会保障政策等因素，预测未来的人口年龄结构变化。

首先，人口年龄结构预测模型需要建立一个基础的人口统计数据库。

这个数据库需要包括历史的人口数据，包括出生率、死亡率、迁移率等指标，还有人口的年龄分布等信息。

同时，还需要收集相关的社会、经济数据，如GDP增长率、教育水平、医疗保障政策等。

接下来，利用统计分析方法，对历史数据进行分析和建模。

可以使用回归分析、时间序列分析等方法，找出人口变动的规律。

例如，通过回归分析人口出生率与经济发展指标的关系，可以获得出生率对经济因素的敏感度，从而推测未来人口出生率的变化。

同样，可以对死亡率、迁移率进行类似的分析。

在建立了基本的模型之后，需要考虑一系列的影响因素。

例如，人口政策的调整、城乡发展差距、社会保障政策等。

这些因素都会对人口年龄结构的变化产生影响，需要进行适当的修正。

最后，利用建立好的模型，进行人口年龄结构的预测。

可以采用图表、可视化等方法，展示未来人口年龄结构的变化趋势。

同时，还可以进行灵敏度分析，考虑不同因素的变化对预测结果的影响，从而提供决策者制定人口政策的参考依据。

需要注意的是，人口年龄结构预测只是对未来的趋势进行推测，存在一定的不确定性。

因此，在使用模型的预测结果时，需要结合实际情况进行综合考虑，避免过度依赖模型结果。

总之，中国人口年龄结构预测模型是一个复杂的系统工程，需要综合考虑多个因素，通过统计分析和建模来预测未来的人口年龄结构变化。

这个模型的建立对于制定科学合理的人口政策，推动社会经济发展具有重要意义。

中国人口增长预测模型中国是全球人口最多的国家之一，人口增长对社会经济发展和资源分配产生重大影响。

因此，准确预测中国的人口增长对于政府决策和社会规划至关重要。

本文将介绍一个基于趋势分析和数学模型的中国人口增长预测模型。

首先，分析历史数据是了解人口增长趋势的关键。

我们可以通过查阅官方统计数据来获得中国过去几十年的人口数量。

这些数据可以反映出不同年代的人口变化情况。

通过对这些数据进行趋势分析，我们可以更好地了解人口增长的规律。

其次，我们可以使用数学模型来预测未来的人口增长。

常用的人口增长模型包括线性增长模型、指数增长模型和Logistic增长模型。

线性增长模型假设人口每年以相同的速度增长，而指数增长模型则假设人口增长的速度与当前的人口数量成正比。

Logistic增长模型则考虑到了环境容量的限制，即人口增长速度会随着人口密度的增大而减缓。

在选择模型时，我们需要考虑人口增长的影响因素。

例如，出生率、死亡率和迁徙率等因素都会对人口增长产生影响。

因此，在构建预测模型时，我们需要综合考虑这些因素，并基于历史数据进行参数估计。

在模型构建完成后，我们可以利用计算机软件进行模拟和预测。

这些软件可以根据历史数据和模型参数，预测未来的人口数量和变化趋势。

通过不断调整模型参数，我们可以提高预测准确度，从而使我们的预测结果更具有可信度。

然而，人口增长预测也存在一定的不确定性。

例如，社会政策的改变、科技进步和自然灾害等都可能对人口增长产生重大影响。

因此，我们在使用预测模型时应该意识到这些不确定性，并将其考虑在内。

此外，随着社会的发展和科技的进步，我们可以探索更加精细化的人口增长预测模型。

例如，可以考虑区域差异和人口组成的变化，利用更多的经济、社会和环境因素来对人口增长进行建模。

这样的模型可以更好地适应中国复杂多变的人口情况。

综上所述，中国人口增长预测模型是一种重要工具，可以帮助我们了解和预测中国人口的发展趋势。

通过分析历史数据、构建数学模型并利用计算机软件进行模拟和预测，我们可以提高预测的准确性，并为政府决策和社会规划提供有力的支持。

中国人口预测模型摘要中国占有世界上四分之一的人口，是世界上的第一人口大国。

改革开放以来，我们国家享受着人口福利。

但是随着改革进程的不断深化，人口过多带来的问题不断影响着我经济的发展。

要解决人口问题，进行人口预测是重中之重。

我们将人口预测问题划分为三个部分：人口抽样数据的统计描述、建立人口中短期预测模型、建立人口长期预测模型。

第一，人口抽样数据的统计描述。

我们将附录给出的数据按照城、镇、乡，进行整理，给出了相关的统计描述：以2001年为例，城市人口中老年人占比为8.4%，镇人口老年人占比为6.71%，乡人口老年人占比为7.24%，初生儿的死亡率较大。

妇女生育年龄大多在20至40岁，生育率的大小比较为：城 < 镇 < 乡，出生人口数的大小排序为：镇< 城< 乡，出生人口的性别比例，男性大于女性。

死亡率的大小比较为：城 < 镇 < 乡，其中男性比女性占比大。

预计接下来的年份人口的增长率一开始变化不大，但死亡率会渐渐降低，导致增长率也会慢慢上升。

第二，建立人口中短期预测模型。

首先，我们根据查阅到的数据，运用回归方法建立了人口预测的一元线性预测模型。

再利用GM（1,1）灰色模型，对一元线性预测模型进行了改进。

最后得出，全国总人口数量依然呈现出上升的趋势，市、镇人口的增加速率也在不断地加快，人口将在2006年达到13.15亿，07年达到13.23亿，08年达到13.31亿，09年达到13.39亿，10年达到13.41亿（详细情况见表13-表16）。

第三，建立人口长期预测模型。

我们根据查阅到的数据，建立了Logistic模型，模型如下：N(t)=141880−0.0715t+140.90(单位：万人)。

通过MATLAB绘制图像（图9），表明中国人口在2050年左右将达到峰值14.20亿，并且此后的人口将稳定在峰值。

我们根据预测所得，针对人口增长、人口老龄化及男女性别比不均等问题，对国家政策的调整提出了一些建议，如坚持邓小平理论、科学发展观，加强计划生育工作等。

一、问题重述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，我国实行计划生育政策，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。

但该政策实施30多年来，其负面影响也开始显现。

如临近超低生育率水平、人口老龄化、出生性别比失调等问题，这些对经济社会健康、可持续发展将产生一系列影响，引起了中央和社会各界的重视。

党的十八届三中全会提出了开放单独二孩，今年以来许多省、市、自治区相继出台了具体的政策。

政策出台前后各方面人士对开放“单独二孩”的效应进行了大量的研究和评论。

党的十八届三中全会《决定》提出，启动实施单独两孩政策。

这是新时期我国生育政策的重大调整完善，备受社会关注。

请解决以下问题：（1）针对国家卫生计生委副主任王培安单独二孩不会导致人口大增的人口预测，根据每十年一次的全国人口普查数据，建立模型，对单独二孩会不会导致人口大增进行分析，并发表自己的独立见解。

（2）建立数学模型，针对深圳市讨论计划生育新政策（可综合考虑城镇化、延迟退休年龄、养老金统筹等政策因素，但只须选择某一方面作重点讨论）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。

二、问题分析问题1、启动实施单独二胎政策，是经过充分的论证和评估的。

对于我国目前为什么要放开二胎政策这个问题，以及为什么单独二孩不会导致人口大增是有以下情况决定的。

进入本世纪以来，我国人口形势发生了重大变化。

一是生育水平稳中趋降，我国目前总和生育率为1.5-1.6，如果不实行单独二胎新政策，总和生育率将继续下降。

二是人口结构性问题，劳动年龄人口开始减少，人口老龄化速度加快，出生人口性别比长期偏高。

三是家庭规模持续缩减。

四是城乡居民生育意愿发生很大变化，少生优生、优育优教的生育观念正在形成。

通过建立动态差分方程模型预测老龄化的人口数、劳动人口数以及总人口数。

根据预测的数据画出老龄化程度的趋势图和人口红利的趋势图，最终通过分析老龄化程度、生育率高低、出生性别比例和人口红利变化来验证单独二孩政策的必要性以及单独二孩不会导致人口大增的预测。

中国人口增长的分析与预测模型摘要：本文主要以所给两个附表的数据为依据，结合国家统计局公布的人口抽样数据，根据Leslie人口模型思想，同时在假设城镇化水平的增长曲线大致表现为一条拉伸的“S”型Logistic曲线的情况下，建立了分性别、按年龄、分地区（城、镇、乡）、农村人口迁往城镇的动态差分方程组模型及其矩阵形式，通过参数拟合和模型求解，按照高、中、低三种总和生育率，分别预测了未来我国总人口增长、城镇化水平、生育率、性别比例、老龄化进程等人口指标，预测结果表明我国在2030年城镇化水平将达到60.74%,高、中、低三种方案下的总人口数将分别为14.85亿、14.48亿和14.11亿,男女性别比将为120：100，2005年至2020年我国将出现婴儿出生的高峰期。

在高、中、低三种方案下,我国人口的最大值将分别在2040年、2030年和2025年出现。

2050年城镇化水平达到61.22%，在未来的50年内将迎来总人口高峰、劳动年龄人口高峰和老年人口高峰，模型分析说明了影响我国人口增长的主要因素是生育率不断降低、老龄化进程加速，出生人口性别比例持续升高，以及乡村人口城镇化加快等。

最后，给出了我国人口增长的中短期、长期增长预测结果。

关键词：人口增长；Leslie模型；城镇化；老龄化；人口高峰1. 问题的提出人类文明发展到今天，人们越来越意识到地球资源的有限性，我们感到"地球在变小"，人口资源之间的矛盾日渐突出。

人口问题成为当今世界上最令人关注的问题之一，一些发展中国家的人口出生率过高，越来越严重地威胁着人类的正常生活，有些发达国家的自然增长率趋近于零，甚至变为负数，造成劳动力短缺，也是不容忽视的问题。

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。

近年来，中国的人口发展出现了一些新的特点，例如：老年化进程加速，出生人口性别比持续升高，以及乡村人口城镇化等因素，随着我国经济的发展、国家人口政策的实施，这些都影响着中国人口的增长。

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。

中国人口增长的预测模型摘要：本文研究的是根据中国实际情况，结合近年中国人口发展出现的新特点（老龄化加速、出生人口性别比持续升高以及乡村人口城镇化等），对中国人口的增长趋势做出中短期及长期预测的问题。

首先，我们扩充了中国历年的总人口数据，建立了BP神经网络模型，对中国短、中、长期的人口增长分别做了简单预测；其次借用Logistic人口增长模型，将各种影响人口发展的因素归结到环境的容量因素中，建立了符合中国实际情况的人口增长模型，并编程求解。

之后，我们对宋健人口模型进行了改进，建立了一阶偏微分方程模型，并借用高斯­赛德尔迭代法的思想将已预测出的数据加以迭代来预测下一年的数据，使该模型具有更好的时效性，利用 Excel 对所给数据进行统计和筛选，并用 Matlab6.5 编程实现，对中国人口发展进行了预测。

最后我们以改进的宋健模型为基础，将农村人口城镇化的因素纳入考虑范围，提出了人口城镇化影响因子，从而建立了人口城镇化影响因子，从而建立了人口城镇化过程中的人口增长型四。

四种模型均用 Matlab6.5 编程求解。

从四个模型的结果中可以看出：短期预测时，Logistic人口模型预测结果准确，而中长期预测时，偏微分方程更加优越。

在2045年左右，中国人口达到峰值约14.6亿，之后在一个较小的范围内波动。

而城镇人口增长模型和乡村人口增长模型更是从图像上直观地反映出未来中国人口发展的趋势，先是缓慢上升，到2040年左右人口达到一个最大值14.5亿，之后人口缓慢下降，到2080年时，中国人口约为11.1亿。

模型四最能刻划我国人口发展趋势的特点。

本文的四种模型相互印证，相互补充，其中改进后的微分方程模型能推广用于多因素影响的预测问题。

而模型四更是很好的描述了中国在城市化进程中的人口发展趋势，该模型不仅适用于中国，也同时适用与所有处于城市化阶段的发展中国家，有一定的创新。

关键词：人口预测神经网络 Logistic 人口增长模型宋健人口模型偏微分方程人口城镇化1 问题重述（略）2 模型假设1）将出生人口数、死亡人口数、老龄化、人口迁移以及性别比作为衡量人口状态变化的全部因素，不再考虑其他方面对人口状态的影响；（2）所有表征和影响人口变化的因素都是在整个社会人口的平均意义下确定的；（3）人口死亡率函数只依赖于各个年龄段，而与时间的流逝无关，即针对同一年龄段，假设人口死亡率在各个年份是相同的3 符号说明4 问题分析对于我国这样的人口大国来说，人口问题始终是制约我们经济、文化等各方面发展的重要因素。

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。

中国人口增长预测数学模型
中国人口增长可以用人口增长率来描述。

人口增长率是指一个国家的出生率、死亡率和移民率产生的净人口变化的比率。

一般来说，一个国家的人口增长率越高，其人口增长速度越快，反之亦然。

由于中国的出生率和死亡率一直在变化，因此需要建立一个数学模型来预测中国的人口增长。

常见的模型有以下几种：
1. 指数模型
指数模型假设人口增长率是一个恒定值，因此未来的人口数量可以通过不断累乘现有人口数量和人口增长率来预测。

这种模型适用于人口增长迅速的情况，但并不适用于中国的情况，因为中国的人口增长率不是恒定的。

2. Logistic 模型
Logistic 模型假设人口增长率随着人口数量的变化而变化，即当人口数量增加到某一点时，人口增长率会逐渐降低。

这种模型适用于人口数量增长迅速的情况，适用于中国的情况。

3. 随机游走模型
随机游走模型假设人口增长率是一个随机变量，可以根据历史发展趋势来预测未来的变化。

这种模型适用于人口数量变化不规律的情况，但对于中国这样的大国而言，其复杂性较高，难以建立准确的模型。

总之，预测中国的人口增长需要考虑许多因素，例如出生率、死亡率、移民率等等，而且这些因素也会受到其它因素的干扰，例如经济、社会政治等因素。

因此，建立准确的模型需要大量的数据和正确的假设。

论文题目：中国人口预测模型论文作者1：张耀远在现阶段建模中你善长：□数学思维，好突发奇想□构建模型的应用能力强论文作者2：张强在现阶段建模中你善长：□写作□程序设计论文作者3：张龙刚在现阶段建模中你善长：□写作□程序设计□数学思维，好突发奇想摘要：人口预测在当今社会具有很重要的作用，它对经济的发展、城乡的规划等具有指导作用。

本文主要采取了Logistic模型、BP神经网络模型、队列因素法对中国的人口总量进行了预测，所得到的预测结果都比较理想。

最后对这三种方法进行了比较，发现Logistic模型比较适用于中短期的人口预测、BP神经网络模型对长期的人口预测有较好的效果、队列因素法的短期测量精度高，误差相对较小。

关键词：人口预测Logistic模型BP神经网络队列因素法中国人口预测模型张耀远、张强、张龙刚摘要人口预测在当今社会具有很重要的作用，它对经济的发展、城乡的规划等具有指导作用。

本文主要采取了Logistic 模型、BP 神经网络模型、队列因素法对中国的人口总量进行了预测，所得到的预测结果都比较理想。

最后对这三种方法进行了比较，发现Logistic 模型比较适用于中短期的人口预测、BP 神经网络模型对长期的人口预测有较好的效果、队列因素法的短期测量精度高，误差相对较小。

关键词人口预测 Logistic 模型 BP 神经网络 队列因素法1、Logistic 人口预测模型1.1 符号说明()t N ：t 年时的人口总量0N ：所用人口数据的第一年的人口总量m N ：人口数量的极限t ：时间 r ：人口增长率1.2 模型建立在环境资源受到限制的情况下，一个国家或地区人口的增长通常是呈Logistic 增长。

为此建立Logistic 模型[1]对我国中短期人口总量进行预测，模型如下：)rtm me N N N t N -⨯⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+=110根据1980~2005年的数据，用Matlab 程序（见附件1）非线性规划可以求出参数m N =15.3535，0477.0=r由于选择1980年作为第一年，所以Logistic 模型表达式如下：()())1980(0477.0198005555.013535.15111980----⨯+=⨯⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+=-t t r m m e e N N N t N 1.3 模型检验利用Logistic 模型，对2006~2011年的人口总数进行预测，并与《中国国家人口统计年鉴6》中的统计人口总数进行比较，结果见表1。

如何预测中国人口增长——胡海滔、纪从威、张新干一．问题的提出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。

根据中国1982~1998年的人口统计数据，取1982年为起始（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，并与实际人口进行比较。

二．模型假设(1)x(t)表示t时刻我国人口总数，我们将x(t)看成t的连续函数；(2)对一个国家而言，迁入和迁出人数相对很少，故略去迁移对人口变化的影响，即人口数量变化仅与出生率和死亡率有关；(3)每一社会成员的死亡与生育水平相同，即人口死亡率与出生率之差与人口总数成正比。

三．符号说明t:统计总人口数量的时间；()t x：t时间的总人口数；X：初始时候的总人口数，即1982年的总人口数；r：人口自然增长率；x：自然资源和环境条件所能容纳的最大人口数量。

m四．模型建立模型：指数增长模型（马尔萨斯模型）1.模型建立：记t 时刻的人口为()t x ,当考察一个国家的人口时，()t x 为一个很大的整数。

利用微积分这一数学工具，将()t x 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()t x 的增量等于r 乘以()t x .考虑到t 到t t ∆+时间内人口的增量，显然有：t t rx t x t t x ∆=-∆+)()()( （1）令0→t ，得到()t x 满足微分方程rx dtdx= ， 0)0(x x = 于是X （t ）满足微分方程：⎪⎩⎪⎨⎧==0)0()()(X x t rx dtt dx （2） 2.模型求解：解得微分方程（2）得：X （t ）=0X )(0t t r e - （3）表明：∞→t 时，)0(>∞→r x t1982年人口自然增长率r 为14‰，1016540=X为了能对比Malthus 模型计算的长期值和实际值，取1982~2005年数据：根据Malthus模型，用Matlab计算1982~2005各年的人口总数，程序：t=[1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005]; t0=1982;x=10.1654*exp(0.014*(t-t0));xformat short计算结果：x =Columns 1 through 1410.1654 10.3087 10.4541 10.6014 10.750910.9025 11.0562 11.2121 11.3701 11.5304 11.693011.8578 12.0250 12.1946Columns 15 through 2412.3665 12.5408 12.7176 12.8969 13.078813.2632 13.4501 13.6398 13.8321 14.0271用Matlab软件将计算值与实际人口总数进行对比：程序：t=[1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998];x=[101654 103008 104357 105851 107507 109300 111026 112704 114333 115823 117171 115817 119850 121121 122389 123626 124810];plot(t,x);hold ony=[101654 103087 104541 106014 107509 109025 110562 112121 113701 115304 116930 118578 120250 121946 123665 125408 125408];plot(t,y,'r*');legend('实际值','预测值');hold offxlabel('年份');ylabel('总人口数');title('模型计算值与实际值对比');grid;19801985199019952000200511.051.11.151.21.251.31.351.41.455年份总人口数模型计算值与实际值对比3.结果分析从1982年起在较短的一段时间内（1982~1995）用Malthus 模型计算的值与实际人口总数很接近，相对误差均在1%以下。