学士学位论文--北京市人口预测模型研究

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1、中央民族大学本科生毕业论文(设计)中央民族大学学士学位论文BachelorThesisofCentralUniversityofNationalities北京市人口预测模型研究姓名:郭杨学号:0453055年级:2004级院系:理学院专业:信息与计算科学指导教师:姚祖喜2008年4月25日33中央民族大学本科生毕业论文(设计)33中央民族大学本科生毕业论文(设计)33中央民族大学本科生毕业论文(设计)摘要本文根据国家统计局发布的北京市统计公报公布的数据,利用人口预测模型,对北京市人口在未来近三十年间的变化情况作出预测,同时依据预测结果,提出了改进方案。在人口预测方面,采用了马尔萨斯人

2、口模型,二次指数平滑模型以及Logistic模型,将人口预测分为常住人口以及户籍人口进行预测,同时对模型的预测误差进行检定,给出各个模型的预测效果分析,预测结果。(源码网整理:www.codepub.com)前面几个模型中,马尔萨斯模型和Logistic模型对人口的预测结果的增长趋势是固定的,长期预测效果不佳,因此我对模型进行了改进,使用灰色模型GM(1,1)对数据进行预测,更加接近真实值。本文由以下几章构成:第一章利用人口预测模型对常住人口和户籍人口进行预测,对模型预测误差和效果进行分析。第二章针对模型的不足——预测结果的增长趋势是固定的,长期预测效果不佳提出改进模型,采用灰色模型

3、GM(1,1)预测提高预测结果的准确性和真实性。关键词:人口预测;常住人口;户籍人口;马尔萨斯;二次指数平滑;Logistic;灰色模型;Excel;SAS;DPS33中央民族大学本科生毕业论文(设计)Abstract33中央民族大学本科生毕业论文(设计)AccordingtostatisticsreportsreleasedbytheNationalBureauofStatistics,IappliedthreemodelsofpopulationpredictiontoforcastthetrendofBeijing’snextthirtyyearspopulation.Ials

4、obasedonforecastresults,animprovementprogram.Inthepopulationprojections,IchoseMalthuspopulationmodel,SecondexponentialsmoothingmodelandLogisticmodel.ISeparatepopulationprojectionsfromresidentpopulationtohouseholdpopulationforecast.Iamalsoonthemodel'spredictionerrortest,givenallthefinalresultsof

5、theforecastmodel.Amongpreviousmodels,MalthusmodelandLogisticmodelpredicttheoutcomeofthepopulationgrowthtrendisfixed,whichforecastlong-termprojectionsineffective,soIhadtoimproveonthemodel,theuseofgreymodelGM(1,1)datatopredict,closertotruevalue.Inthispaperafewchaptersfromthefollowing:Inchapterone

6、Iusepopulationprojectionsfortheresidentpopulationmodelandhouseholdpopulationforecasts,themodelpredictionerrorandeffectanalysis.InchaptertwoIamtalkingmodelisinadequate-predicttheoutcomeofthegrowthtrendisfixed,whoselong-termprojectionsbypoorresultsimprovedmodel,IusethegreymodelGM(1,1)resultsofthe

7、forecastincreaseforecastaccuracyandauthenticity.33中央民族大学本科生毕业论文(设计)Keywords:populationprojections;residentpopulation;householdpopulation;Malthus;secondexponentialsmoothing;Logistic;GreyModel;Excel;SAS;DPS目录33中央民族大学本科生毕业论文(设计)前言4第一

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