针对目前时用水量预测模型中对时用水量影响因素分析研究较少的问题,通过分析各种时用水量影响因素与时用水量之间的相关性,筛选出时用水量的主要影响因子;通过分类将1 d划分为3个时段,建立分时段用水量模型。采用BP神经网络预测,精度指标采用平均绝对百分比误差（MAPE）表示。实例分析结果表明：模型预测MAPE均在5%以内,预测精度较高,满足供水系统优化调度的要求,为城市时用水量预测提供一种简单可行的思路和方法。

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摘要：本文主要对中国人口增长的中短期和长期趋势做出预测，并用得到的数据对老年、少儿人数、社会抚养比等进行分析。在对人口预测进行分析时，人口预测模型应符合人口繁衍变化的自然特征、符合社会经济实践的不同需求且应具有反映人口随时间变动而变动的特性。而影响人口增长的主要因素有生育率、死亡率、迁移、人口年龄结构。基于上述原则，我们选择了Leslie矩阵模型作为基础，并根据具体情况作出改进，建立相应的人口增长预测模型。在参数的设定上，考虑了前面计算结果对后面参数的影响，且时间跨度越小，影响越显著，这样从一定程度上更符合实际情况。通过对新建模型及结果的详细分析，我们有以下结论：(1） 短期内，人口压力不会得到缓解。(2）未来老年人口呈快速递增态势。(3）未来少儿人数呈波浪式减少态势。(4)社会抚养比近30年较低，未来有升高的趋势。(5）男女比例呈现波动态势，未来还有升高趋势。最后本文对模型进行了评价，给出了模型的优缺点。 关键字：年龄移算法；净迁移人数；直接延续认定法；分时段设置法；Leslie矩阵

使用环境:Jdk 1.8 使用场景：生产环境海量数据，用kafka-console-consumer 消费kafka某时间段消息用于分析问题，生产环境海量数据，用kafka-console-consumer.sh只能消费全量，文件巨大，无法grep。 代码来源于博主：BillowX_ ，感谢分享 原贴地址：https://blog.csdn.net/weixin_35852328/article/details/105511784 使用方法见压缩包内；或者直接执行，参数不全时会打印使用方法。