唐山市人口数值预测

分析了1978 年以来唐山市人口发展的现状,选择唐山市1978-2005年的总人口统计数据来建立马尔萨斯人口模型和Logistic 人口模型,并运用2006-2007年的总人口数据来验证模型,对唐山市未来8年的总人口数进行了预测,以期对唐山市统筹人口发展提供借鉴.     

灰色动态模型在人口总量预测中的应用

在介绍灰色动态模型原理与模型检验的数学理论的基础上考察灰色动态模型在人口总量预测中的应用,结合实际建立人口总量预测模型,经模拟预测残差检验和后验差检验均为“很好”,说明该模型具有一定的应用价值。     

基于灰色GM(1,1)模型的山东省人口预测与可持续发展研究

采用1985~2012年山东省人口统计数据分析了山东省人口的发展趋势,并选取2001~2009年的净增人口数,建立不同维数的灰色GM(1,1)模型.选用2011年和2012年的总人口数来检验模型,最后选取5维GM(1,1)模型,对山东省2013~2020年的总人口进行了预测,结果表明山东省总人口在未来一段时间内持续增加,并且增加的速度变缓,在2020年将达到9948.1332万人.在预测的基础上分析了人口与土地资源、淡水资源的可持续发展,并对山东省今后实现人口可持续发展提出了对策.     

基于等维灰数递补动态模型的河北省人口发展趋势预测

由于人口预测为多因素预测,为此采用了等维灰数递补动态预测模型对河北省2010年、2020年、2030年的人口数量进行预测。该模型方法简捷,结果比较符合实际。同时综合分析总人口、年自然增长率变化趋势,确定了河北省未来人口增长的高、中、低三种方案。     

城市流动人口预测模型探讨

根据对流动人口变动系统的考察和分析,认为它是一个灰色系统。鉴于我国进行流动人口数据统计的年限较短,采用修正了的“等维灰数递补动态预测”模型,并依据成都市2000—2004年的流动人口数据,对这一预测模型进行验证和残差检验,结果显示其精度较高,说明灰色系统中的等维灰数递补动态模型是一种适用于我国城市流动人口变动预测的模型。     

我国部分省区人II增长预测典型案例分析

人口与环境问题密切相关,在社会发展一定阶段以及有限的地理环境和生产力水平下,人口增长应保持在适当比例内。预测在一定的时期内一个地区的人口变化将有效地提高政府对人口一环境资源的宏观调控。Logistic模型是广被采用的人口预测模型,以宁夏回族自治区的人口变化为原始数据对Logistic模型进行参数修正,计算得到了人口与时间的关系,通过解析式得到了1989年到2011年宁夏回族自治区的总人口数,并得到了总人口数呈s型曲线增长,其预测值和《中国统计年鉴》中每一年所对应的总人口数基本上一致,相对误差小于5％。利用同样的方法对中国其他五个省份总人口数进行预测,并进行了比较,分析影响人口变化的因素,对人口一资源的宏观调控有重要的指导意义。     

基于发展方程的人口系统预测和分析

针对我国人口现状,采用微分方程模型对人口总量、老年人口数量和老龄化指数进行了预测,预测结果表明人口总量和老年人口数在短期内都在不断增长,老年人口占人口总数的比重也在不断提高,该结果符合目前人口发展趋势,可以为相关人口政策的制定提供有力的数据支持。     

人口老龄化的经济学思考

按联合国制定的人口老龄化标准,当一个国家60岁以上的老年人口占总人口达10％,或65岁以上人口在总人口中所占比重超过7％时,该国家即进入老龄化社会。根据我国第三次人口普查资料预测,到本世纪末我国将全面跨入人口老龄化社会,60岁以上人口将达1.34亿,占总人口的10.7％,65岁以上人口将达9300多万,占总人口的7.4％。目前人口老龄化的前峰已抵达上海、北京、江苏、天津、浙江等省市。人口老龄化是社会经济文化获得发展,人民生活水平提高,使出生率下降,平均寿命延长而产生的必然结果,反过来它又给予社会的政治、经济、文化等方面的发展带来深刻的影响。为迎接老龄化高潮的到来.     

两种人口预测模型的精确度比较——以人口年龄移算法和灰色预测模型为例

对灰色预测模型、人口年龄移算法在人口预测结果中的精确度问题进行了比较研究.结论是:(1)灰色预测模型的预测精确度优于人口年龄移算法;(2)灰色预测模型残差在小范围内呈波动趋势,而人口年龄移算法残差表现为随预测时间的推移而增加的趋势;(3)灰色预测模型比人口年龄移算法更适合较长时期的人口预测.     

基于灰色Verhulst模型的陕西省人口城镇化率预测

城市化是走向现代化的必经阶段,准确的城市化预测是进行经济、社会建设的基础.人口城镇化率的增长过程具有非线性饱和状态的特点,灰色Verhulst模型具有良好的适应效果.进一步的预测表明,陕西省人口城镇化率增长态势明显,由此引发的住房问题、人口膨胀、环境恶化、交通拥挤、社会治安问题必须妥善解决.