Logistic模型在人口预测中的应用

Logistic单种群模型是研究有限空间内生物种群增长规律的重要数学模型.本文利用Logistic模型对中国人口进行了预测,建立了人口预测公式。通过与实际人口相比较,结果表明,利用该预测公式进行人口预测是比较符合实际情况的。     

数学模型在西安市人口预测中的应用

为了合理制定城市的总体规划,保证城市的可持续性发展,通过对1985-2015年西安市人口总量的分析,从西安市的生育和死亡状况出发,运用马尔萨斯人口模型和Logistic模型对西安市未来20年的人口进行预测,并进行模型之间的比较,得出西安市未来20年人口的发展状况,以期对西安市统筹人口发展提供借鉴。预测结果表明:马尔萨斯人口模型、Logistic模型均能满足预测精度要求。对于短期的人口预测而言,马尔萨斯人口模型的相对误差较小,可以获得较好的预测效果;对于长期的人口预测而言,Logistic模型则预测效果较好。     

基于马尔萨斯模型对甘肃省人口的预测

从什肃省的实际情况和人口增长的特点出发，建立甘肃省人口增长的数学模型，本文利用竹肃省1978-2010年的人口数量，利用马尔萨斯模型对甘肃省人口进行了预测，建立了人口预测公式。对甘肃省人口做山预测和分析，来预测甘肃省未来10年的人口数量。     

年平均工资增长预测模型及应用——以山东省为例

Logistic模型是源于有限空间内生物种群增长规律的重要数学模型,它能较好的描述某些有界增长现象.在预测学、信息科学、生物学、农业学、和经济学等领域都有较广泛的应用.利用指数增长模型与Logistic模型对山东省年平均工资进行了预测,建立了年平均工资预测公式.通过与实际年平均工资相比较,结果表明,利用Logistic模型进行年平均工资预测是比较符合实际情况的.     

人口发展的参数预测模型

对我国人口预测问题进行了研究.引入了重要的人口预测指标,建立了预测人口所需的各项参数(出生率、死亡率、迁移率等)的预测模型,采用曲线拟合得到相关预测函数的参数,再对参数进行灰色预测的方法.通过建立人口发展方程的模型,实现对于人口总量和相关人口指标的预测.根据历史数据,利用模型对中国人口的状况进行了预测和分析.预测结果表明,到2041年,我国人口的峰值为14.9亿左右,同时我国的老龄化率和城镇化率将不断上升.     

Gompertz模型在人口增长预测问题中的应用

Gompertz模型是常用的动物种群生长模型,可用于描述种群的生长发育规律。利用分离变量的方法求出了Gompertz模型的解析解,利用MATLAB软件描绘了Gompertz模型解析解的图形。基于Gompertz模型,运用最小二乘法,对1985—2012年中国人口数据进行非线性拟合,建立了中国人口增长的近似公式,运用此公式估算了中国历年人口数量,并对中国2020、2030和2050年的人口数量进行了预测。估算的中国人口数量与实际统计结果吻合情况良好。     

中国人口增长的评价预测模型

一个国家或地区人口的准确预测,是制定相应宏观经济政策的重要依据。本文利用《中国人口统计年鉴》中的部分人口数据,通过对原始数据的综合处理,利用莱斯利（Leslie）模型进行长期人口预测的,并考虑到中国的国情,比如人口迁移问题,使模型最优化和精确化。     

基于变系数模型的山东省人口自然增长率分析及预测

人口的合理建模是人口预测、控制与管理的基础工作,是当前人口研究的热点问题之一.准确地预测人口信息,是制定未来人口发展目标和生育政策等有关人口政策的基础,对研究制定地方经济和社会发展决策具有重要的参考价值.主要利用变系数模型研究山东省人口自然增长率及与之有关的因素,并且对2007年的人口自然增长率进行预测,预测值3.9367‰,实际值3.58‰.     

开放区域混合人口预测模型及其应用

本文用Logistic模型对北京某区的总人口进行了预测,用生命表滚动预测模型推算出了该区的人口结构比重,并利用这两个模型相结合的混合预测方法,对该区的劳动力资源和老年人口数进行了预测和分析,并在此基础上提出了相关的建议.     

人口地理信息系统预测模块的建立

在分析人口地理信息系统基本功能的基础上,建立了人口预测模型,并结合使用MapX控件与Visual Basic相结合的二次开发工具,设计了人口预测模块。该模块具有全国基本人口预测、人口专题地图创建和预测结果分析3个功能。     

改进的Verhulst沉降预测模型及其参数估计方法

为提高软土路基沉降预测灰色Verhulst模型的预测精度,首先从沉降初始实测值修正和增加时间指数项两个方面对灰色Verhulst模型的离散时间响应式进行了改进;然后基于最小二乘原理,利用差分进化算法对改进的灰色Verhulst模型时间响应式进行直接地优化估计,避免了灰色Verhulst模型常规估计方法中因背景值选取问题而导致的计算误差.实例计算结果表明,改进的灰色Verhulst模型较原模型具有更好的灵活性和适应性,比Gompertz模型、Logistic模型、Bertalanffy模型、Weibull模型及原灰色Verhulst模型这几种沉降预测模型具有更高的预测精度,可供工程设计参考.     

基于BP神经网络的长江流域人口预测研究

人口系统是一个非常复杂的非线性系统．对人口数量的准确预测能为生态经济可持续发展计划的制定提供重要依据。建立了一维时间序列的长江流域人口数量的BP神经网络模型．根据1988～2001年长江流域人口统计数据．借助Matlab6.5软件进行预测．并与指数平滑预测、自回归模型、Logistic模型的预测结果进行比较．结果表明应用BP神经网络对人口数量的预测精度更高、效果更好。     

基于Logistic预测模型的地铁隧道地表沉降预测研究

以武汉地铁二号线虎泉站至名都站区间施工监测数据为基础,运用Logistic时间函数模型,对由地铁区间隧道开挖引起的地表沉降曲线随时间变化规律进行拟合分析。根据拟合结果,确定了该区间隧道开挖过程中沉降量Logistic时间曲线的5个关键点及3个未知参数,从而建立了针对该区间隧道地面沉降的Lo-gistic时间预测经验模型,将该模型用于预测得到了很好的预测结果。     

L-V模型在软土地基沉降预测中的应用

为了提高软土地基沉降模型的预测精度,将现有的Logistic模型和Von - Bertalanffy模型进行叠加,提出了L-V模型,并利用Origin拟合软件对模型参数进行求解.将该模型应用到软土地基沉降预测中,并与Logistic模型和Von - Bertalanffy模型比较.结果表明L-V模型全过程沉降预测的拟合...     

建筑结构主动控制参数的状态预测算法

选择预测控制理论中的Kalman滤波算法 ,对建筑结构主动控制参数的状态预测算法进行推导 ,建立了完整的递推公式 .并通过实际算例进行计算机仿真计算 ,结果表明该方法适用于建筑结构的主动控制 ,有着广阔的应用前景 .     

中厚板精轧机轧制力预报综合模型研究

为提高中厚板精轧机轧制力的预报精度,建立了Sims公式简化式与人工神经网络相结合的轧制力预报综合模型。以3 000 mm中厚板精轧机实测数据为基础,用Sims公式简化式计算轧制力主值,利用MAT-LAB人工神经网络工具箱,建立BP神经网络模型预报轧制力的偏差值,用提前结束的方法来训练网络。模型的综合采用加法和乘法两种方式。结果表明,与单独采用Sims公式简化式相比,综合模型的预报精度提高很多,而且加法网络算法的预报效果比乘法网络算法更好。     

L—V模型在软土地基沉降预测中的应用

为了提高软土地基沉降模型的预测精度,将现有的Logistic模型和Von—Bertalanffy模型进行叠加,提出了L—V模型,并利用Origin拟合软件对模型参数进行求解。将该模型应用到软土地基沉降预测中,并与Logistic模型和Von—Bertalanffy模型比较。结果表明L—v模型全过程沉降预测的拟合程度最高,达到0．9978;沉降后期L—V模型的均方根误差（RMSE=1．512）小于Logistic模型（RMSE=2．930）和Von—Bertalanffy模型（RMSE=3．624）的均方根误差,其预测值更加接近观测值。     

砂泥岩地层渗透率预测通用计算模型

在充分分析现有渗透率预测方法的基础上，结合现代数学工具建立渗率预测通用计算机模型的可行性及方法进行了计算分析，结果表明，二维趋势面分析不仅可以较好地囊括和解决渗透率预测问题，而且预测精度也较高，具有实用价值。