数学建模人口预测模型教学内容
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数学建模⼈⼝模型⼈⼝预测教学内容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 ?+=?-。
中国人口增长预测数学建模引言中国作为世界上人口最多的国家之一,人口增长一直是一个备受关注的问题。
人口数量的增长对于国家的经济、社会、环境等方面都有着重要的影响。
因此,预测中国人口的增长趋势对于未来的发展规划具有重要意义。
本文将介绍一种基于数学建模的方法,用于预测中国人口的增长情况。
方法数据收集为了进行人口增长预测的数学建模,我们需要收集一系列历史人口数据。
这些数据可以从各种统计年鉴、人口普查、政府发布的数据等渠道获取。
通常,我们需要收集的数据包括中国的总人口数量、出生率、死亡率、迁入率和迁出率等。
建立数学模型基于收集到的数据,我们可以建立一个数学模型来描述中国人口的增长情况。
常用的数学模型包括指数增长模型、Logistic增长模型等。
在本文中,我们以Logistic增长模型为例。
Logistic增长模型基于以下假设: 1. 人口增长率与当前人口数量成正比; 2. 当人口数量接近一定的上限时,人口增长率会逐渐减小。
Logistic增长模型的公式可以表示为:dP/dt = r*P*(1-P/K)其中,P表示人口数量,t表示时间,r表示人口增长率,K表示人口的上限。
参数估计为了应用Logistic增长模型进行人口预测,我们需要估计模型中的参数。
参数估计可以通过拟合历史数据来完成。
常用的参数估计方法包括最小二乘法、最大似然估计等。
模型验证一旦完成参数估计,我们可以使用模型预测未来的人口变化情况。
为了验证模型的准确性,我们可以将预测结果与实际观测数据进行比较。
如果预测结果与实际观测数据较为接近,说明模型具有较好的预测能力。
预测未来人口增长利用建立的数学模型和参数估计,我们可以进行未来人口增长的预测。
通过不同的假设和参数值,我们可以探讨不同因素对人口增长的影响。
例如,我们可以考虑不同的出生率和死亡率情况下的人口增长,或者研究不同人口政策下的人口增长趋势。
结论本文介绍了一种基于数学建模的方法,用于预测中国人口的增长情况。
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A2、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 tt 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 tt x t t x =∆-∆+ 引入微分方程:)1( )0()(0⎪⎩⎪⎨⎧==x x t rx dtdx3、模型求解: 从(1)得rdt xdx= 两边求不定积分:c rt x +=ln∵t=0时0x x =,∴C x =0lnrt e x rt x x 00ln ln ln =+=∴rte 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):x(22)=3325.772020的人口为x(23):x(23)=4519.735、检验:根据所建立的指数模型预测1790以后近两百年的美国人口数量,在此6、模型讨论:由表可见,当人口数较少时,模型的预测结果与实际情况相差不大(不超过5%)。
高中数学建模活动实例教案
主题:探索人口增长模型
目标:通过学习和实践建立人口增长模型,了解人口增长的规律和影响因素。
教学内容:
1. 人口增长的基本模型:Malthus模型、Logistic模型等;
2. 人口增长的影响因素:出生率、死亡率、移民等;
3. 使用数学方法分析人口增长问题。
教学活动:
1. 导入:通过介绍人口增长问题引起学生兴趣,引导学生讨论人口增长可能的规律和影响因素;
2. 学习建模方法:教师讲解人口增长的基本模型和影响因素,引导学生理解建模方法;
3. 分组实践:学生分组,根据给定的数据,通过计算和分析建立人口增长模型,并预测未来的人口变化;
4. 展示成果:学生展示他们的建模结果,并对模型的优缺点进行讨论;
5. 总结与讨论:教师总结本节课的内容,引导学生回顾人口增长模型的建立过程,并讨论不同因素对人口增长的影响。
作业:要求学生继续完善人口增长模型,并结合实际情况进行思考,撰写一篇关于人口增长的数学建模报告。
评估:根据学生的建模过程、建模结果和展示表现进行评定,重视学生的合作能力、创新思维和数学建模能力。
延伸活动:邀请专业人士或相关机构进行讲座,深入探讨人口增长模型和其在社会发展中的作用。
教学资源:教师PPT、实验数据、计算工具等。
备注:该活动旨在培养学生的数学建模能力,提高他们的分析问题和解决问题的能力,同时引导学生关注人口增长问题及其对社会和环境的影响。
数学与计算科学学院实验报告实验项目名称人口预报所属课程名称数学模型实验类型综合型实验日期班级信计1001班学号201053100127姓名徐超成绩129207 129735 130137)得人口预测方程:0.022552ˆ()176060.7575988.75t Xt e -=- 将各个年份分别代入上面的方程即得各个年份的人口数据预测值,然后将其分别与实际值比较,并计算出其误差.实际值与预测值的比较图[1]该模型对于中短期的人口预测,所得结果较为准确,大部分预测数据与实际数据的误差率都在2%以内,较好地估计出了最近几十年的人口数量。
根据我们的模型所预测出的结果,到本世纪中叶我国的人口数量将超过15亿,但是根据国内的本课题专家研究,随着我国经济社会发展和计划生育工作加强,可以预测我国的总人口将于2010年、2020年分别达到13.6亿人和14。
5亿人,2033年前后达到峰值15亿人左右,即我国人口的上限不会超过15亿人。
这一结论与我们的模型所得到的数据有所出入。
于是我们将模型进行改进,选择在长期预测方面比较精准的模型(2)Logistic 人口模型来求解. B 、模型(2)这个问题是典型的伯努利方程初值问题,其解为:()-(-)01(-1)0w mw t t t w m ew μ=+分析上式可知:(1)当t →∞时,()m w t w →,即无论人口初值如何随着时间推移而变化,人口总数总是趋向于一个确定的值m w ;(2)222(1)md w wdt w μ=-,所以当人口达到极限值的一半2m w 时,属于加速增长,超过一半属于减速增长,但是增长率仍为正的,并且其增长率随时间的增加而减少。
根据1981年~2005年的全国人口统计数据,利用计算机Matlab 编程得,0.0422μ=,150000Wm =从而得到全国总人口数的Logistic 模型方程为:0.0422(1981)150000()1500001(1)100072t w t e --=+-利用该模型对1981年~2005年的人口数据进行检验并对2006年~2050年的人口数据进行预测。
人口预测的数学模型摘要本题要求根据给出的01到05年的人口情况的数据,对我国的人口增长建立数学模型并做出预测。
我们建立递归模型,从2005年开始预测。
按照性别和市,镇,乡的区别把人口分为6类。
按照年龄进行分段,每一个年龄作为一段。
用2005年的每个年龄的人数预测06年统一年龄的人数。
把06年各年龄的预测值相加,即可得到2006年的总人数的预测值。
然后依次递归,得出其他年份的人口数据。
影响人口增长的主要因素有:出生率、死亡率、政府政策、老龄化、和乡村城镇化的影响。
我们在递归模型主题框架的基础上,逐步深入建立了四个模型:模型一,只考虑出生率和死亡率对人口增长的影响,从2001年到2005年的数据中,求出平均出生率和平均死亡率,并假定2005年以后的平均出生率和平均死亡率不变。
为了减少累计误差,用05年数据逐步迭代得到人口随时间的变化曲线。
然后,用01年的数据运用模型一迭代出01~05年人数,与修正后的数据进行比较,求得我们的模型的估计值与实际值相近,进而推出模型基本的合理性。
模型二,在模型一的基础上加上政策因素的影响,引进人口政策影响因子R,通过对结果进行分析,发现政府政策对人口的变化情况会产生较大的影响。
体现为了控制人口数量,国家可以进行较好的宏观调控。
模型三,在模型二的基础上加上老龄化对人口增长的影响,引进阻滞因子,建立人口随时间的变化曲线。
模型四,在模型三的基础上加上乡村人口城镇化的影响,通过对结果进行分析我们发现模型四与前几个模型的主要区别是在城镇人口的数量,及城镇人口在全国人口总人口的比率上,更符合实际情况。
在每个模型的基础上,进一步分别对人口总数,性别比例,老龄化程度,生育期内妇女总数,有劳动力的人数等做出了预测。
此外根据《国家人口发展战略研究报告》计划的目标,在模型四的基础上,通过对R值进行调整,得到当R=1.36基本能够满足国家的战略计划。
并对国家的政策给出合理化建议。
运用matlab编程求解,求得四个模型人口峰值及达到峰值时间如下表;模型一模型二模型三模型四2025 2040 2038 203513.67亿14.81亿14.65亿14.56亿在模型的最后,对模型的优缺点及不足之处进行了分析。
数学建模-人口增长模型人口增长模型是一种基于数理统计学方法的计算机模型,用于描绘全球各地的人口增长情况。
人口增长模型能够预测人口数量、年龄分布、死亡率、出生率、移民等方面的变化趋势,为社会规划带来指导性的建议,具有很高的实用价值。
本文将从多个方面来探究人口增长模型。
一、人口增长的三个阶段第一阶段:原始社会阶段,这个时期的人口增长缓慢。
由于食物水平低下和医疗条件落后,死亡率非常高,而出生率仍然很高。
第二阶段:传统社会阶段,人口增长迅速。
由于改进了农业技术、医疗技术以及水、电、煤等基础设施建设的改善,死亡率降低,但出生率仍然很高。
第三阶段:现代社会阶段,人口增长开始放缓。
由于生育规律的改变,人们生育晚、生育次数减少,导致出生率下降。
另一方面,医疗技术和生活水平的提高,使得人们的寿命增加,死亡率下降。
人口增长模型是一种以数学为基础、能够预测人口增长变化趋势的计算机模型。
它解决了传统的统计分析方法难以预测未来人口增长趋势的问题,方便了研究人口增长对于社会经济发展的影响。
目前,常用的人口模型有四种:1.经验模型:该模型主要是针对已有数据进行平衡分析,所以只能反映人口变动的历史趋势,难以预测未来人口变化。
2. 非参数回归模型:它又称为核回归模型,它是一种无参数模型,可以从数据本身中学习出应该如何比较好地去拟合数据,因此预测效果相较于经验模型提高了不少。
3. 参数回归模型:这种模型较为复杂,它基于特定的模型,通过拟合已有的数据,建立一个完整的模型,目的是预测新的数据变化趋势。
4. 知识驱动模型:该模型结合了经验模型和参数回归模型的基本特点,它将专家的知识与历史数据相结合,通过精细化的调整,建立能够反映人口增长趋势的模型。
该模型可广泛应用于国家人口预测、社会福利计划等领域。
人口增长有其基本的规律,这些规律可以帮助我们更好地了解和解决人口问题。
1.现代社会阶段的人口增长趋势是死亡率下降,而出生率下降,且死亡率的下降速度比出生率的下降速度快。
中国人口增长的预测和人口结构的简析摘要本文根据过去数十年的人口数据,通过建立不同的数学模型,对中国人口的增长进行了短期和中长期的预测。
模型一:从中国统计年鉴—2008,查找得到2000-2007年的人口数据,然后用灰色模型进行人口的短期(2008-2017)预测。
这里,我们采用两种算法进行人口总数的预测。
一种是用灰色模型分别对城镇人口和乡村人口进行人口预测,然后求加和得到总的人口数;另一种是用灰色模型对实际的总人口数进行预测,预测未来10年的总人口数。
通过比较相对误差率知道第二种方法预测得到的数据误差较小,故采用第二种方法预测的未来10年的人口数为:模型二:对于中长期的预测我们采用Leslie模型进行预测。
我们利用题中所提供的人口数据的比例,将人分为6种类型,在考虑年龄结构的基础上,对各类人中的女性人数分别进行预测,然后根据男女的性别比例,求出男性的人口数,再将预测得到的各类人数进行汇总加和,最终得到总的人口数。
由于我们是根据年龄结构进行的预测,所以可以对人口进行简单的分析,得到老龄化变化趋势,乡镇市的人口所占比例的变化等。
关键词:人口预测;灰色模型;分类计算;Leslie模型一、模型假设模型一的假设:1、不考虑国际迁移,认为国家内部迁移不改变人口总量;2、不考虑自然灾害、疾病等因素对人口数量的影响;3、文中短期预测到2017年4、大面积自然灾害、疾病的发生以及人们的生育观念等因素会对当年的生育率和人口数量产生影响,认为这些因素在预测误差允许的范围内.模型二的假设:1、每一年龄组的女性在每一个时间段内有相同的生育率和死亡率;2、在预测的时间段内男女的性别比例保持现状不变;3、不考虑人口的迁入和迁出;4、不考虑空间等自然因素的影响,不考虑自然灾害对人口数量的影响。
二、问题分析中国是一个人口大国,随着经济的不断发展,生产力达到较高的水平,现在的问题已不是仅仅满足个人的需要,而是要考虑社会的需要。
中国未富先老,对经济的发展产生很大的影响。