2021年江西研究生数学建模竞赛一等奖论文，代码数据齐全，主要是针对最新人口普查以及人口政策等问题的研究； 全国人口普查是国情国力的调查，对于我国经济社会文化等各方面政策的制定都有 重要的指导意义，因此能够有效预测普查数据也意义重大。本文通过建立 Logistics模型，人口动力学模型以及层次结构模型来预测中国人口总量，人口结构，并且评价确定最优的人口普查频率年限。

Python可视化大作业，兼Matlab数据分析拟合预测，关于高考人口预测的未来拟合数据分析，内有全套模板 支持一手

本文基于全国人口普查数据，建立了改进的logistic模型，等维递补灰色模型（GM模型）和按年龄分布的女性模型（Leslie模型），利用matlab、Python软件求解分析并对3种模型做了误差分析。对全国各年份全国人口总量，男、女人口量，城镇、乡村人口量的变化趋势做出了预测；最后提出了人口普查的时间频率的建议。 内含数据、代码、论文

基于 MATLAB 的人口预测模型 摘要 本 文 以 1980-2014 年中国年终总人口数据资料为依据分别使用了一次拟合灰色预测模型和时间序列模 型进行拟合最终得出时间序列模型的效果最优得到了中国人口数量逐年增长但同 时增长速度逐渐放缓的结论为政府制定人口经济政策提供了一定的依据 关键词人口数量一次拟合灰色预测时间序列 前言 世界人口的迅猛增长引起了许多问题特别是一些经济不发达国家的人口过度增

适合数学建模的小伙伴，里边有数据和注释，可以在此基础上进行套用

中国未来人口是通过拟合近年中国人口的各种数据来预测的。

关于对中国人口的预测，建立起常微分方程模型，并给出解常微分方程的解，最后实现对中国人口的预测。

matlab人口预测代码普罗 TCPro TCPro——T细胞增殖剂 美国 FDA，生物制品评估和研究中心 2019 TCPro - T 细胞增殖剂 - 2019 对生物治疗蛋白的大多数免疫React涉及抗药抗体 (ADA) 的开发。 新药必须进行免疫原性评估，以在药物开发过程的早期阶段识别潜在风险。 这种免疫React是 T 细胞依赖性的。 监测 T 细胞增殖的离体检测通常用于评估免疫原性风险。 进行此类测定可能既昂贵又耗时。 此外，T 细胞增殖需要抗原呈递细胞上的主要组织相容性复合物 II 类 (MHCII) 蛋白呈递免疫原性表位。 MHC 蛋白在人类基因组中最为多样化。 因此，从受试者身上获取反映不同 MHCII 蛋白在人群中分布的细胞可能具有挑战性。 MHCII 蛋白的等位基因频率在亚群之间不同，因此了解潜在的免疫原性风险需要为涉及复杂受试者招募的特定亚群生成数据集。 我们开发了 TCPro，这是一种计算工具，可在常见的体外药物免疫原性测定中预测 T 细胞计数的时间动态。 使用 TCPro，我们可以根据 MHCII 频率测试虚拟对象池，并估计不同人群的免疫原性风险。 它还为新的

用EXCEL做灰色模型预测，只要换数据就行，非常简单

将34神经网络应用于人口预测模型研究，讨论了可行性、网络结构设计和学习算法；计算实例 表明，人口预测的神经网络模型具有客观性、精度高、易操作的特点。34神经网络是误差反向传播的多层前向网络， 其信息处理机制由神经元激活特性和网络拓扑结构 决定，神经元的激活函数是非线性的89:;(9<函数， 网络结构由输入层、隐含层、输出层组成，同层节点 间无关联，异层节点前向连接。