LESLIE人口预测模型word版本，如有需要，请大家下载！！

数据包括： 1950年-2020年数据； 2020年-2100年为低、中、高生育率，恒定生育率等预测数据。 数据来源：联合国经济和社会事务部人口司

选题的目的： 对目前常用的人口预测模型进行分析比较，对其短、中、长期的预测准确度作出结论，同时考虑人口老龄化、人口迁移情况和北京市奥运会前后人口增长率变化对北京市人口总数的影响，利用预测模型得到的结果对北京市人口未来增长变化作出一个大概的预测。 选题的意义： 北京是我国的首都，同时也是人口密度很大的一个直辖市，未来人口的发展走向决定着北京未来的建设方向。奥运会结束后会对北京带来什么样的影响，人口走势会有什么样的变化，都是需要系统的建立模型进行研究。而选择什么模型，不同的模型的各自的特点，都是需要进行专门的研究。 选题的主要内容： 本课题包括常用模型比对分析、数据预测和趋势预测几个部分，主要内容包括： （1） 罗列常用的几种数学人口预测模型，包括马尔萨斯人口模型，二次指数平滑和Logistic模型等。在对几个模型将以往数据代入拟合比对之后，对各个模型的短、中、长期预测能力和精确度作出初步的结论。 （2） 根据各个模型的特点，对预测模型进行改进，选择更好的模型进行预测，同时对预测结果进行分析。 本课题所主要使用的工具包括：Excel、SAS等。

本文针对我国人口增长中出现的新特点，建立了两个符合实际情况的预测模型。 模型一：基于Logistic 模型，建立了含市、镇、乡人口相互流动关系的微分方程模 型，求得全国总人口数在短期内将持续增长，到2010 年、2020 年分别为13.59 亿和14.44 亿，具有较好的中短期预测效果。 模型二：从年龄转移与总和生育率出发，建立了离散型人口发展模型。 1. 针对性别比例，引入女性比例转移矩阵，利用计算机进行随机模拟，建立起动态 的女性比例转移矩阵； 2. 针对人口迁移，引入人口迁移率矩阵，将迁移率标准化后利用平均迁移率实现了 对迁移人数的预测； 3. 针对死亡率，利用分段加权法估计其随时间的变化，得到了较好的预测结果； 4. 针对老龄化和出生高峰，将其转化为育龄妇女占总人口的比例，实现了量化预测

本文对中国中短期、长期的人口作了预测。第一，首先，作为已知的条件（输入）的统计数据都是离散的，如某某年各个年龄的女性生育率、死亡率、性别比等；第二，作为结果输出人们希望得到的数据也是离散的，例如：2010年、2020年、2050年…的人口总数、各个人口总数、人口的年龄分布等；第三，与其用数值的方法求解连续模型，不如直接建立离散模型，也就是所谓的双线型模型，本文就是利用双线型模型解决了问题。 通过Matlab进行编程求解，我们得到未来中短期和长期的市区，城镇，乡村的各项人口指标及其各自的发展趋势。若控制总和生育率不超过1.8，则中国总人口将在2015到2020年达到最大值，约为14.5亿，之后开始下降，在2050年将低于12亿。中国人口平均年龄和老龄化指数均随时间持续增长，意味着劳动力负担将加重。且城市的平均年龄和老龄化指数均高于城镇和乡村，意味着城市的生活水平和医疗水平相对于镇，乡较高。最后我们对该双线型模型进行了评价，并给出了控制人口增长的一些建议。

基于BP神经网络和GM(1,1)灰色模型的中国人口预测分析(有程序）

关于数学建模人口预测题的详细讲解，其中包括数据的分析以及数据的修正

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

本文通过对中国人口增长问题的讨论，建立了中国人口增长的Logistic人口预测模型和Leslie矩阵人口预测模型。 首先，考虑到人口增长问题的复杂性，我们先摒弃其它因素，在仅考虑总人口出生率和死亡率的条件下，建立Logistic人口预测模型并对中国人口增长进行简单预测。通过matlab编程求解，部分预测结果为（表1-1）：

在城镇规划中人口数量是极其重要的指标，城镇发展的各项规划都基于人 口规模的预测。如何科学合理地测算人口规模，决定着城镇规划的科学性和合理性 及前瞻性。本文对城镇规划人口预测提出了一种研究方法。