Logistic模型在人口预测中的应用

用Ｌｏｇｉｓｔｉｃ生物模型ｐ＝ａｐ－ｂｐ＾２ ｐ（ｔ）＝ｐ０进行江苏省人口预测,用微分方程解出ｐ（ｔ）＝ａｐ０／ｂｐｏ＋（ａ＝ｂｐｏ）ｅ＾－ａ（ｔ－ｔ０）并对ｐ（ｔ）进行讨论,０与ａ／ｂ是它的临界点且ａ／ｂ是稳定结点,０是不稳定结 人口未达到极限值ａ／ｂ一半时,人口呈加速增长,超过一半时呈减速增长,利用《江苏统计年签》的人口数据救是ａ＝０．０２４９,ｂ＝０．００１７６,故得到ｐ（ｔ）＝１４．１４７     

马尔萨斯人口模型在广州市人口预测中的应用

利用马尔萨斯人口模型对广州市的人口数据进行分析和预测,发现效果很好,说明马尔萨斯人口模型适合广州市人口,能反映出广州市人口的变化规律．利用马尔萨斯人口模型对广州市人口数据进行预测,能为广州市的决策者提供一些有益的信息．马尔萨斯人模型 xk=x0(1+r) 关键的指标是r,通过计算机搜索的方法得到较适合广州市人口模型的r值为1．54%．     

人口预测的模型与方法

本文从连续人口发展方程和人口发展的基本规律出发,构造几种数学模型用于模拟人口总数及各年龄人口数.编程实验,并对实验结果进行分析.     

Logistic模型的参数估计及人口预测

用数值微分和线性拟合化技术对Logistics模型进行了参数估计,由此检验了2005~2007年中国总人口数的误差情况,其中2007年用相关参考文献的等差参数估算方法所得结果的相对误差为5.58%,而本文参数估算所得结果的相对误差为0.114‰,预测取得了理想的效果.     

GM（1,1）模型参数估计的新方法

针对ＧＭ（１，１）模型预测估计值稳定性差等问题，从灰色建模基本要求出发，给出了一种新的ＧＭ（１，１）模型参数估计方法。与原方法相比，新方法参数估计值稳定性强，误差小，达到了理想的预测效果。     

灰色GM模型在设备维修中的应用

主要探讨了灰色系统理论在设备维修时间预测中的应用。建立了基于灰色预测理论的GM（1，1）模型，通过程序实现，用其对设备在预防性维修中的维修时间间隔进行预测，示例证明预测结果是可信的。     

利用最小二乘法改进GM(2,1)模型

灰色系统理论给出了一种GM（2,1）模型,文献[1]曾针对一个数值例子利用GM（2,1）模型给出了计算过程,得到了良好的拟合效果,但在文献[1]中对微分方程初值的选取缺乏可操作的规律性,本文利用最小二乘原则给出一种方法,使微分方程的系统响应方程得以确定,数值试验表明,这是一种有效的方法,其误差比文献[1]中的误差小。     

集成灰色GM(1,1)模型研究

分析了GM(1,1)模型的构造原理,指出初始值和背景值是GM(1,1)模型建模的关键,利用最小二乘法原理和GM(1,1)模型传统预测公式改进了初始值,并利用GM(1,1)模型建模条件建立了新背景值计算公式,从而建立了既适应低增长指数序列.又适应高增长指数序列的集成GM(1,1)模型,实例计算结果表明集成GM(1,1)模型的模拟精度较原始GM(1,1)模型和单方面改进的GM(1,1)模型有较大提高且适应范围更广,为提高模型建模精度和适应范围提供了一个新的途径.     

GM(1,1)循环残差修正模型及其应用研究

建立了GM（1,1）循环残差修正模型,并与经典GM（1,1）进行比较,考察改进模型的预测效果。结合经典GM（1,1）模型,使用预测序列与残差序列绝对值之和来构造新序列,对新序列进行建模。通过M atlab软件编程实现了该模型,并将其应用于2009-2010年入境游客量的预测。将本模型应用于2003年至2008年入境游客量预测建模上,其结果明显好于经典GM（1,1）模型,且预测效果更好。基于经典GM（1,1）模型建立了GM（1,1）循环残差修正模型。根据实证分析和比较发现,该预测模型是合格的,并且拟合精度较高。     

GM(1,1)残差模型在民航客运量预测中的应用

利用GM（1,1）模型对民航客运量进行模拟预测,用GM（1,1）残差模型对其进行修正,得出精度很高的预测公式,并用模型的后验差检验所建预测模型,证明预测公式精度较高,以期在今后的实际预测中取得很好效果。     

基于新优化灰色模型的江苏人口发展预测研究

对江苏省60 a来人口发展进程进行了分析,并根据2008年江苏省人口最新统计资料,建立人口预测新发展系数的优化GM(1,1)模型,对2009-2020年江苏人口发展进行预测研究.结果表明:到2009年底,江苏总人口约为7 741.65万人,到2010、2015、2020年,则分别约为7807.35、8 144.30和8 495.80万人,预测结果符合江苏人口发展实际.     

灰色GM(1,1)模型在湖北GDP预测中的应用

通过灰色系统理论,运用GM(1,1)模型对国内生产总值进行预测的方法进行了探析,包括对离散函数光滑性判断、模型的建立、模型群中不同维GM(1,1)模型的选优及如何进行中远期预测。     

GM(1,1)模型的关联度检验分析

讨论了灰色关联分析中存在不合理下限，提出了对不合理下限的的调整方法，由此得出关联度分析不适合对GM（1，1）模型进行了检验，以及指出同量风数列的无量纲化处理的缺陷。     

基于回归模型和GM(1,1)模型的旅游发展问题研究

以平顶山市为研究对象,选取2005-2019年相关旅游数据,建立回归模型,进行模型检验修正和预测,定量分析影响平顶山市旅游收入最主要因素;运用灰色预测GM(1,1)模型进行未来5 a旅游收入的数据模拟,并进行了回归模型和GM(1,1)模型的对比.基于此提出发展旅游经济的政策建议.     

基于优化的灰色GM模型的滑坡预测

滑坡发生的时间预报是目前滑坡预报的关键方向之一,而滑坡预测模型的建立是滑坡时间预测的核心．由于滑坡的模糊性和灰色不确定性特点,采用灰色预测模型适用有效．本文在灰色系统理论的基础上,研究了灰色GM（1,1）的建模和精度检验过程,根据残差对模型进行了高阶优化．同时结合工程实例,选择了有效合理的监测数据,进行了滑坡临滑预报模型的研究,并将传统GM模型与优化GM模型的精度进行了对比,结果显示优化的GM模型预测精度大大提高．在灰色优化的GM（1,1）模型研究基础上,对临滑时间进行了预报,结果显示预测时间较早,可以起到提前预报作用．根据预测模型分析,提出了一些有益结论,供今后滑坡预报工作的参考．     

一种新的改进GM（1,1）模型及其应用

通过对传统GM（1,1）模型的分析,针对影响预测精度的因素之一提出了一种改进的GM（1,1）模型,并将该新模型用于预测2010到2015年的道路乘客交通量.最后,通过试验结果可知新模型比传统GM（1,1）模型预测结果在预测精度上有了很大的提高,表明了该方法的有效性.     

一种改进的GM(1,1)模型在交通量预测中的应用

建立了GM（1,1）循环残差修正模型,并与经典GM（1,1）进行比较,考察改进模型的预测效果。结合经典GM（1,1）模型,使用预测序列与残差序列绝对值之和来构造新序列,对新序列进行建模。通过Matlab软件编程实现了该模型,并将其应用于常熟市某无检测器交叉口每五分钟测得的交通流量预测。将本模型应用于交通流量预测建模上,其结果明显好于经典GM（1,1）模型,且预测效果更好。本模型基于经典GM（1,1）模型建立了GM（1,1）循环残差修正模型。根据实证分析和比较发现,该预测模型是合格的,并且拟合精度较高。     

2012—2050年我国老龄人口预测研究

以我国老龄人口发展为研究对象,建立了GM（1,1）动态预测模型和灰色新陈代谢模型,对未来2012—2050年我国老龄人口进行了预测。预测结果显示：2020年我国老龄人口数达到1．7174亿,2030年2．4929亿,2040年3．6187亿,2050年5．2527亿、占我国总人口数的32％。     

灰色预测的GM（1．1）模型

本文对灰色预测中的最常用最有效的GM（1．1）模型进行全面阐述,并给出了改进的GM（1．1）模型,使之拓宽应用范围,并在实际预测中取得较好效果。     

灰色模型GM(1,1)的平滑改进及其应用

灰色预测法能够对含有不确定因素的系统进行预测,而由于整个宏观系统就是一个灰色系统,因此可以考虑用灰色预测模型对宏观经济指标进行预测。在灰色模型GM(1,1)基础上,提出对原始数列进行平滑改进的方法,并用实例证明改进后的灰色模型预测结果比传统灰色模型预测结果误差更小,精度更高。