基于BP神经网络模型的人口预测方法 |
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作者姓名: | 徐麟 许婷婷 |
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作者单位: | 1. 江西省地震局;2. 江西工业职业技术学院 |
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摘 要: | 文章基于《中国统计年鉴》公布的数据,通过建立反向传播(Back Propagation,BP)神经网络预测算法,使用多项式拟合算法模型和修正的Logistic模型两种算法进行对比,对2030年的人口进行预测。预测数据结论表明,3种算法预测的人口总数同国家人口发展报告预测的人口总数相比,其绝对误差均在误差范围内。其中,误差最小的是BP神经网络预测模型,该模型预测2030年总人数为14.33亿,绝对误差为0.006。
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关 键 词: | 反向传播(BP)神经网络 修正Logistic模型 多项式拟合算法 |
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