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1.
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人口增长率的非参数自回归预测模型 被引次数：3
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巩永丽 张德生 武新乾《数理统计与管理》,2007年第26卷第5期
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针对传统的人口增长预测模型不能理想地捕获我国人口增长率数据的非线性性特征,本文基于局部线性非参数估计理论,对我国建国以来的年人口增长率建立了非参数自回归NAR(1)模型,并对2000-2003年的年人口增长率进行了预测,计算结果表明,相对于参数自回归模型而言,非参数自回归模型能够很好地解决人口增长预测这一非线性问题,预测精度较高。
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2.
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人口自适应回归预测模型与实证分析
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龚曙明 欧阳资生《数理统计与管理》,2006年第25卷第3期
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本文以人口自身传递应和人口政策调节效应为理论假设,提出了兼顾两种效应的人口自适应回归预测模型。与一般的自回模型AR(n)相比,自适应回归预测模型能更好地描述、解释和预测人口的发展变化,是一种优化的回归预测模型。
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3.
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安徽省道路交通事故影响因素分析及其预测研究
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杜晓燕 程五一 刘斌 王子健 程璐《数学的实践与认识》,2016年第1期
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以安徽省道路交通安全状况为研究对象,探讨分析安徽省道路交通事故致因要素及未来发展趋势.首先利用灰色关联度法分析道路交通事故数与相关致因要素之间的关联度,得出人口因素是主导因素,其次为环境因素,包括社会经济环境和道路环境.在此基础上,运用灰色GM(1,1)及其残差改进模型,对事故起数及其主导因素进行预测研究,结果证明灰色预测可以很好地预测人口发展趋势,但对事故起数这样波动较大的数据更适宜残差修正模型.
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4.
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城镇化进程中洛阳市人口发展的数学建模探讨
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常华杰 冯爱芬 高敬顺 高远栋《数学建模及其应用》,2014年第3卷第2期
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针对城镇化进程中洛阳市的人口发展规律，建立了人口发展的一元线性回归模型、指数增长模型以及阻滞增长的Logistic模型来预测洛阳市人口的发展，并与ARIMA模型进行了对比，为城镇化进程中人口发展趋势提供参考，为政策的制定者提供理论指导和决策参考。
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5.
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我国人口发展总量的中长期预测模型
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刘静 袁修久 井爱雯 冯军庆《大学数学》,2012年第4期
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通过对1994―2005年男、女出生人口性别比的变化和2001―2005年城镇化趋势的分析,建立了我国人口发展总量的中长期预测模型,并针对在总和生育率四种不同情况下2006-2100年的人口发展状况进行了长期预测和详细分析.在目前人口结构状况下,将总和生育率控制在更替水平左右,既可保证总人口不超过15亿,又能降低人口老龄化程度,可为人口控制、决策提供较为科学的依据.
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6.
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中国人口增长的脉冲突变与趋势预测
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桂占吉 桂彬 陈兰荪《数学的实践与认识》,2018年第10期
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利用中国统计年鉴中1949-2016年有关中国人口的数据,研究了全面二孩政策对中国人口产生的一个脉冲突变,建立了具有脉冲的Richards人口增长模型,并且利用数值模拟方法研究2016年中国人口增长的脉冲突变,并且预测了中国人口的发展趋势和中国人口的峰值.
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7.
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多地区多向流动的人口发展系统
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汤鹏志《系统科学与数学》,1990年第10卷第2期
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在[1]中宋健等提出了 n 个地区的人口发展系统的数学模型之后,对 n=1 的情况已经有了很好的结论.这些结论对人口数量变化趋势的说明以及对我国的计划生育工作能起一定的参考作用.本文就 n 个地区多向流动的人口发展系统进行讨论,这个问题在[1]中归结为如下的积微分方程组,数学上习惯称之为第四类方程.
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8.
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多地区多向流动的人口发展系统
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汤鹏志《系统科学与数学》,1990年第10卷第2期
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在[1]中宋健等提出了 n 个地区的人口发展系统的数学模型之后,对 n=1 的情况已经有了很好的结论.这些结论对人口数量变化趋势的说明以及对我国的计划生育工作能起一定的参考作用.本文就 n 个地区多向流动的人口发展系统进行讨论,这个问题在[1]中归结为如下的积微分方程组,数学上习惯称之为第四类方程.
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9.
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定常非线性人口发展方程的解及其渐近性质
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张升海 朱广田《应用数学学报》,1991年第14卷第3期
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一、引言 人口发展过程的数学模型是人口发展过程分析预测和定量控制的基础。关于人口发展过程的确定性连续模型,对线性人口发展系统已有不少结果。实践证明:在人类发展的某一历史阶段中,人口发展过程可以用线性方程较准确地刻画。但是线性人口发展方程忽略了社会人口与其生存环境之间的制约关系。从长期的观点来看,研究非线性人口发展模型有着重要意义
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10.
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基于多项式神经网络模型的人口预测方法研究
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谭永宏 曾喆昭《数学的实践与认识》,2016年第18期
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为了提高人口预测精度,提出了基于多项式神经网络模型与递推最小二乘法的人口预测方法.方法完全避免了人为假设条件,充分利用我国六次人口普查数据来建立基于多项式神经网络模型的人口预测模型,并使用递推最小二乘算法递推计算多项式神经网络模型的加权系数.方法能有效预测中长期人口数据及其变化趋势.研究结果表明,中国将在2016年达到人口高峰1385亿.
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11.
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基于动态线性模型的中国狭义货币需求及缺口的贝叶斯估计
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朱宗元 穆良平 史代敏《数理统计与管理》,2013年第32卷第2期
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本文应用动态线性模型研究我国的狭义货币需求,利用贝叶斯吉布斯抽样方法估计模型的参数和方差,获得了潜在货币需求趋势和货币缺口,对我国的货币供给进行分析并获得一些有益结论,对于央行更好地实施货币管理,保持经济平稳发展有积极意义。
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12.
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人口发展过程的预测 被引次数：1
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宋健 于景元 李广元《中国科学A辑》,1980年第23卷第9期
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本文的目的是建立人口发展过程的预测理论和方法,主要包括人口发展过程的数学模型、各项人口指数的定义及其计算方法,并确定了初始条件、边界条件和各项参数.根据本文预测方法,文中首次全面预测了我国今后一百年内各项人口指数数据,最后还提出了关于平均期望寿命的计算公式.
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13.
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中国人口增长与粮食生产的协整研究 被引次数：2
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周四军 谢腾云《经济数学》,2006年第23卷第4期
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本文以1978-2004年为样本数据,对中国人口和粮食产量进行了单位根检验、协整检验和Granger因果关系检验.结果表明,样本期内人口因素不是粮食生产的Geanger原因,人口增长和粮食生产发展并不协调.通过建立中国粮食生产模型,预测了2006-2010年的人口增长与粮食生产趋势,提出了实现中国人口增长与粮食生产和谐发展的几点建议.
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14.
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改进的灰色增量模型及其在哈市人口预测中的应用
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石端银 李文宇 蔡吉花 董志超《数学的实践与认识》,2013年第43卷第10期
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人口预测是土地利用总体规划修编需要解决的重要问题.根据1991-2011年哈尔滨市人口发展的最新统计资料,建立了带有弱化算子的灰色增量模型,对2012-2030年哈市人口发展趋势进行预测研究,预测2030年哈市人口达到1111.81万人,且总人口增长率呈逐年下降的趋势.此外,通过与普通灰色增量模型进行了对比,反映了带有弱化算子的灰色增量模型预测更精确,更有益于区域土地利用总体规划的制定.
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15.
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非定常人口系统的动态特性和几个重要人口指数的计算公式
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宋健 陈任昭《中国科学A辑》,1983年第26卷第11期
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本文根据非定常人口系统的动态特性的表达式,推广了定量人口学中关于人口平均期望寿命、人口纯再生产率和平均女性两代间隔等主要社会人口指数的定义和计算公式。文中列出了根据我国1975和1978年度人口抽查数据计算出来的上述人口指数的数值。所有这些新的计算公式,有助于对人口普查数据的充分利用,找到比较准确的人口状态及其发展趋势的定量规律。
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16.
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等维递补灰色校正模型的研究及应用
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赵海青《运筹与管理》,2007年第16卷第1期
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灰色预测模型是中长期负荷预测的一种有效的方法,对E型规律发展的负荷有很好的拟合性,但对有转折点的S型增长趋势或增长处于饱和阶段的负荷进行预测误差较大。本文通过对历史数据的最优分段,提出了等维递补灰色校正模型,可以很好地解决这个问题。实例表明,此模型在中长期负荷预测中是适用的,尤其对于按S型曲线增长的情况,具有很高的预测精度。
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17.
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基于支持向量机的制造业结构变迁趋势预测
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刘哲 孙林岩 郭雪松《运筹与管理》,2007年第16卷第2期
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产业结构理论一直是我国学者研究的重点问题。然而,由于产业结构的影响因素众多,因而难以建立有效的计量经济模型。本文建立了微分进化算法的支持向量机模型,有效地解决了产业结构趋势预测问题。同时,以日本主导产业的时间序列数据为例,对制造业结构变迁趋势进行了较为准确的多步预测,从而为我国当前制造业发展趋势提供了有益的借鉴。
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18.
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灰色动态模型及其在人口预测中的应用 被引次数：43
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郝永红 王学萌《数学的实践与认识》,2002年第32卷第5期
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一个国家人口的数量直接影响着其经济、社会的发展和资源的利用 ,中国是世界上人口的第一大国 ,人口问题一直是制约中国发展的第一因素 .本文应用灰色系统等维灰数递补动态预测模型 ,对中国未来5 0年的人口数量进行了动态预测 ,通过检验表明 ,该模型合理、方法简便可行、结果符合实际 ,为中国经济和社会发展的决策和研究提供了科学依据
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19.
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人工神经网络BP算法的改进和结构的自调整 被引次数：16
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刘光中 李晓峰《运筹学学报》,2001年第5卷第1期
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本文解决了BP神经网络结构参数和学习速率的选取问题，并对传统的BP算法进行了改进，提出了BP神经网络动态全参数自调整学习算法，又将其编制成计算机程序，使得隐层节点和学习速率的选取全部动态实现，减少了人为因素的干预，改善了学习速率和网络的适应能力。计算结果表明：BP神经网络动态全参数自调整算法较传统的方法优越。训练后的神经网络模型不仅能准确地拟合训练值，而且能较精确地预测未来趋势。
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20.
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GSM模型在全国人口发展预测中的应用
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柯铧 柯科《数学的实践与认识》,2012年第42卷第24期
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根据我国1-6次人口普查的主要统计数据,应用GSM(1,2)线性模型进行模拟,其拟合精度令人满意;同时以每十年为一普查期,应用GSM(1,1)线性模型对我国未来人口发展进行了预测,并分析了模型产生误差的原因,提出了提高模型预测精度的方法.
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