摘要：提出建立中国人口预测的半参数自回归模型，基于线性回归选取的显著性变量，利用多项式样条估计得到了半参数自回归方程，并且对中国2004～2009年人口进行了预

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。

2007年全国赛A题中国人口预测模型论文，先进算法，好论文。

依据我国1980—2008年的人口数据，通过合理的假设条件，建立了灰色预测GM（1,1）模型，预测了中国人口20年内的变化规律，并对中国人口进行了合理评价。结果表明，灰色增量模型在人口的长期预测中可保持较高的预测精度。

压缩包里面有两个代码，是根据现在的数据预测未来50年人口的趋势，采用了时间序列的方式。

人口预测对国民经济的发展有着非常重要的作用. 如何用操作性强, 可信度高的方法来预测人口的变化, 这是一个值得探讨的问题. 本文主要根据《中国人口统计年鉴》上收集到的2001年到2005年部分数据, 在灰色预测的基础上, 引入BP神经网络模型, 建立了中国人口增长的GM(1,1)和BP神经网络组合模型, 并由此对中国人口增长的中短期和长期趋势做出预测.

中国是一个人口大国，人口问题始终是制约我国发展的关键因素之一。根据已有数据，运用数学建模的方法，对中国人口做出分析和预测是一个重要问题。 近年来中国的人口发展出现了一些新的特点，例如，老龄化进程加速、出生人口性别比持续升高，以及乡村人口城镇化等因素，这些都影响着中国人口的增长。2007年初发布的《国家人口发展战略研究报告》(附录1) 还做出了进一步的分析。 关于中国人口问题已有多方面的研究，并积累了大量数据资料。附录2就是从《中国人口统计年鉴》上收集到的部分数据。 试从中国的实际情况和人口增长的上述特点出发，参考附录2中的相关数据（也可以搜索相关文献和补充新的数据），建立中国人口增长的数学模型，并由此对中国人口增长的中短期和长期趋势做出预测；特别要指出你们模型中的优点与不足之处。

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）

本文是2007年全国大学生数学建模竞赛中国人口发展问题的一等奖获得者，其特点是运用了Leslie模型和蒙特卡罗仿真，角度独到，方法新颖，非常值得一读！