matlab应用案例-人口预报问题

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1、数学建模实例:人口预报问题1.问题人口问题是当前世界上人们最关心的问题之一.认识人口数量的变化规律,作出较准确的预报,是有效控制人口增长的前提.下面介绍两个最基本的人口模型,并利用表1给出的近两百年的美国人口统计数据,对模型做出检验,最后用它预报2000年、2010年美国人口.表1美国人口统计数据年(公元)人口(百万)17903.918005.318107.218209.6183012.9184017.1185023.2年(公元)人口(百万)186031.4187038.6188050.2189062.

2、9190076.0191092.01920106.5年(公元)人口(百万)1930123.21940131.71950150.71960179.31970204.01980226.51990251.42.指数增长模型(马尔萨斯人口模型)此模型由英国人口学家马尔萨斯(Malthus1766~1834)于1798年提出.一.假设:人口增长率r是常数(或单位时间内人口的增长量与当时的人口成正比).二.建立模型:记时刻t=0时人口数为x0,时刻t的人口为,由于量大,可视为连续、可微函数.t到时间内人口的增量为:

3、两边同除以于,并令->0,得满足微分方程:(1)三.模型求解:解微分方程(1)得(2)表明:时,(r>0).四.模型的参数估计:要用模型的结果(2)来预报人口,必须对其中的参数r进行估计,这可以用表1的数据通过拟合得到.拟合的具体方法见本书第16章或第18章.通过表中1790-1980的数据拟合得:r=0.307.[5]模型检验:将x0=3.9,r=0.307代入公式(2),求出用指数增长模型预测的1810-1920的人口数,见表2.表2美国实际人口与按指数增长模型计算的人口比较年实际人口(百万)指数增

4、长模型预测人口(百万)误差(%)17903.918005.318107.27.31.418209.610.04.2183012.913.76.2184017.118.79.4185023.225.610.3186031.435.010.8187038.647.823.8188050.265.530.5189062.989.642.4190076.0122.561.2191092.0167.682.11920106.5229.3115.3从表2可看出,1810-1870间的预测人口数与实际人口数吻合较好,

5、但1880年以后的误差越来越大.分析原因,该模型的结果说明人口将以指数规律无限增长.而事实上,随着人口的增加,自然资源、环境条件等因素对人口增长的限制作用越来越显著.如果当人口较少时人口的自然增长率可以看作常数的话,那么当人口增加到一定数量以后,这个增长率就要随着人口增加而减少.于是应该对指数增长模型关于人口净增长率是常数的假设进行修改.下面的模型是在修改的模型中著名的一个.3.阻滞增长模型(Logistic模型)一.假设:(a)人口增长率r为人口的函数(减函数),最简单假定(线性函数),r叫做固有增长

6、率.(b)自然资源和环境条件年容纳的最大人口容量.二.建立模型:当时,增长率应为0,即=0,于是,代入得:(3)将(3)式代入(1)得:模型为:(4)三.模型的求解:这是一个伯努力方程,解方程组(4)得(5)根据方程(4)作出曲线图,见图1-1,由该图可看出人口增长率随人口数的变化规律.根据结果(5)作出x~t曲线,见图1-2,由该图可看出人口数随时间的变化规律.ox图1-1x'~x曲线图xto图1-2x~t曲线图四.模型的参数估计:利用表1中1790-1980的数据对r和xm拟合得:r=0.2072,

7、xm=464.五.模型检验:将r=0.2072,xm=464代入公式(5),求出用指数增长模型预测的1800-1990的人口数,见表3第3、4列.也可将方程(4)离散化,得t=0,1,2,…(6)用公式(6)预测1800-1990的人口数,结果见表3第5、6列.表3美国实际人口与按阻滞增长模型计算的人口比较年实际人口(百万)阻滞增长模型公式(5)公式(6)预测人口(百万)误差(%)预测人口(百万)误差(%)17903.918005.35.90250.11373.90000.264218107.27.26

8、140.00856.50740.096218209.68.93320.06958.68100.0957183012.910.98990.148111.41530.1151184017.113.52010.209415.12320.1156185023.216.63280.283119.81970.1457186031.420.46210.348326.52280.1553187038.625.17310.347835.45280.08151

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