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。

这个 Simulink 模型预测了 21 世纪美国的人口。 根据美国人口普查局的数据，2010 年人口被定义为年龄和性别的函数。 出生率、死亡率和移民率也被定义为年龄和性别的函数。 计算固定比率投影，使用户能够生成 2100 年的多个人口统计图表。包含 MATLAB 代码以生成人口金字塔和动画，显示人口随时间的变化。 预计老龄化人口将达到 4.12 亿。

本文采用宋健-于景元方程基本预测模型，首先用此模型进行死亡率预测，采用线性函数逼近法进行预测，该方法只要知道连续两年的死亡率就可以求出以后任何一年的死亡率。我们以2001年和2002年的死亡率来按此逼近法得到的死亡率和2002年的按龄生育率，代入宋健模型中，得到的预测结果与对应年的相应数据进行比较，所得误差见表二，结果较合理。 对于中短期的人口增长情况，基于在短时间人口死亡率和性别比例基本维持不变的事实，我们同样可以按此方法来预测2005年以后的人口数量。得到的预测结果见表三，预测结果中包含年龄结构、性别比例等，然后对预测出的结果做年龄结构分析，得到老年人所占的比例大约在5.9%到7.4%左右。结果吻合度较高。 对长期的人口增长模型 ，我们就不能简单地假设死亡率和性别比例不变，但可以用线性函数逼近法对死亡率进行预测，同时我们还添加考虑城镇化对人口变动的影响。在城镇化过程中，我们假设了农村妇女迁移到城镇后能遵循城镇年龄别生育率（在迁移之前遵循农村年龄别生育率），我们对年龄进行分段得到城镇化人口勒斯里矩阵，再进行标准化分析，得到在时间t内城镇化人口变动随着时间的总的变动。得到预测结果函数为 + 。其中 为迁移人口，我们同样对因城镇化带来的人口变动进行分析，从分析结果可知城镇化人口每年带来的人口变动为360100。

针对题目所提要求，我们建立了两个中国人口预测模型，分别用于对中国人口的发展趋势做短期和中长期的预测。为了对中国人口发展做短期的预测，考虑到题目所给的数据资料的不全面，我们由马尔萨斯的人口指数增长模型得到启发，针对中国人口发展的特点，把出生率和死亡率函数这两大对人口增长起主要作用的因素作为建模的关键参数，在附件中没有给出中国近年总人口数的情况下，建立了短期内预测中国人口增长的微分方程模型。在该模型中，为了得到出生率和死亡率函数这两个重要参数，我们通过分析题目所给数据，提取出有效信息，

关于人口模型的分析与建立，ppt文件，关于人口增长模型的建立过程，求解方法的介绍

第一节人口增长模式课件，第一节人口增长模式PPT，第一节人口增长模式

2007年中国数学建模大赛A题优秀论文：中国人口增长预测模型的建立与分析

内含matlab文件和word文档说明

本文建立了我国人口增长的预测模型，对各年份全国人口总量增长的中短期和长期趋势作出了预测，并对人口老龄化、人口抚养比等一系列评价指标进行了预测。最后提出了有关人口控制与管理的措施。模型Ⅰ：建立了Logistic人口阻滞增长模型，利用附件2中数据，结合网上查找补充的数据，分别根据从1954年、1963年、1980年到2005年三组总人口数据建立模型，进行预测，把预测结果与附件1《国家人口发展战略研究报告》中提供的预测值进行分析比较。得出运用1980年到2005年的总人口数建立模型预测效果好，拟合的曲线的可决系数为0.9987。运用1980年到2005年总人口数据预测得到2010年、2020年、20

matlab +人口增长代码大气团簇动力学代码 大气团簇动力学代码，也称为ACDC，是研究气相分子从大气中形成新粒子的第一步的工具。 ACDC通过在给定的环境条件下生成并求解团簇的生死方程，从而模拟分子团簇和小纳米粒子种群的动力学，从而得出团簇浓度和形成速率的时间演化。 ACDC可以应用于 使用量子化学输入数据模拟由不同化合物形成的簇 例如，通过跟踪模拟中的增长途径来研究集群增长过程的细节 评估实验方法以通过生成合成测试数据来解释测得的分子簇数据 通过直接耦合将初始颗粒形成动力学包括在气溶胶动力学模型中 生成纳米颗粒形成速率数据以用于大规模模型 该存储库包含作为ACDC核心的聚类方程生成器（acdc_YYYY_MM_DD.pl），以及易于进行标准仿真的现成模板（ACDC_Matlab_standard和ACDC_Fortran_standard）。 有关所有可用功能的详细信息，可以在技术手册中找到，而快速指南则提供了在将模型应用于给定的分子簇集时要考虑的要点。 请注意，ACDC是动力学模型，不包含对模拟团簇的热力学性质的假设。 取而代之的是，将热力学数据作为输入提供给ACDC。 例如，