排版,编辑要了解排版方面的认识

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1、数学中国www.madio.net2007高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目(请先阅读“对论文格式的统一要求”)A题:中国人口增长预测中国是一个人口大国,人口问题始终是制约我国发展的关键因素之一。根据已有数据,运用数学建模的方法,对中国人口做出分析和预测是一个重要问题。近年来中国的人口发展出现了一些新的特点,例如,老龄化进程加速、出生人口性别比持续升高,以及乡村人口城镇化等因素,这些都影响着中国人口的增长。2007年初发布的《国家人口发展战略研究报告》(附录1)还做出了进一步的分析。关于中国人口问题已有多方面的研究,并积累了大量数

2、据资料。附录2就是从《中国人口统计年鉴》上收集到的部分数据。试从中国的实际情况和人口增长的上述特点出发,参考附录2中的相关数据(也可以搜索相关文献和补充新的数据),建立中国人口增长的数学模型,并由此对中国人口增长的中短期和长期趋势做出预测;特别要指出你们模型中的优点与不足之处。附录1《国家人口发展战略研究报告》附录2人口数据(《中国人口统计年鉴》中的部分数据)及其说明1数学中国www.madio.net数学中国www.madio.net数学中国www.madio.net数学中国www.madio.net数学中国www.madio.

3、net数学中国www.madio.net数学中国www.madio.net数学中国www.madio.net具有年龄结构与区分性别的中国人口增长模型摘摘摘要要要本文根据已有数据,结合我国近几年人口的实际情况和人口发展出现的新特点,分别建立了离散、偏微分方程和分要素推算法三种人口增长数学模型,进行定量分析,并且利用计算机模拟,预测人口发展的趋势。本文综合考虑了年龄结构、性别与地区(分城市、镇、乡村)对我国人口发展的影响,所建立的离散线性的人口发展模型,与传统的Leslie模型的主要区别在于分区域分性别建立数学模型,这更符合我国实际情

4、况和人口发展自然规律,更能反映出我国当前城、镇、乡人口发展的巨大现实差异,如城乡妇女生育率、平均寿命以及劳动力流动等。通过对Leslie模型进行改进,给出了城、镇、乡的男女性人口增长的统一模型。另外还建立了按年龄结构分组的人口发展过程的一阶线性偏微分方程模型,简化成离散模型进行迭代计算。最后建立了分要素推算模型,在对中国近年来的人口生育、死亡水平和城镇化水平进行充分研究的基础上,确定了动态预测参数,并根据可能发生的变化对预测参数作适当的修正和调整,使预测结果更贴近实际。我们运用中国人口预测软件(CPPS),对中国人口发展的长期趋势

5、(2006-2050年)进行了预测,对预测结果进行了分析,并与由模型预测的结果进行了对比,通过对所建模型基本假设的研究,和2007年初发布的《国家人口发展战略研究报告》所作分析和数据的验证,证明了我们所提出模型的合理性和实用性。本文综合分析了人口发展的趋势,并明确指出了模型的优缺点与改进方向。关键词:::总和生育率:;年龄结构;出生人口性别比;人口老龄化1具有年龄结构与区分性别的中国人口增长模型111、1、、、问题的提出问题的提出中国是一个人口大国,人口问题始终是制约我国发展的关键因素之一。根据已有数据,运用数学建模的方法,对中国

6、人口做出分析和预测是一个重要问题。近年来中国的人口发展出现了一些新的特点,例如,老龄化进程加速、出生人口性别比持续升高,以及乡村人口城镇化等因素,这些都影响着中国人口的增长。2007年初发布的《国家人口发展战略研究报告》(附录1)还做出了进一步的分析。关于中国人口问题已有多方面的研究,并积累了大量数据资料。附录2就是从《中国人口统计年鉴》上收集到的部分数据。试从中国的实际情况和人口增长的上述特点出发,参考附录2中的相关数据(也可以搜索相关文献和补充新的数据),建立中国人口增长的数学模型,并由此对中国人口增长的中短期和长期趋势做出预

7、测;特别要指出你们模型中的优点与不足之处。附录1《国家人口发展战略研究报告》附录2人口数据(《中国人口统计年鉴》中的部分数据)及其说明222、2、、、问题的分析问题的分析人口预测的内容,包括人口过程质和量的两个方面,内容很多。通常人口预测的基本内容应包括:出生人数预测、死亡人数预测、分年龄分性别人口预测和总人口预测。因为有了这几项基本预测,就可以在此基础上,计算出人口统计的分析指标,如:反映人口变动特征的有未来的人口出生率、死亡率、自然增长率等;反映人口构成特征的有老年系数、少儿系数、劳动适龄人口、总抚养系数和性别比等。由此,即可

8、满足对未来人口的总体特征和对相关领域进行深层次研究的需要。本文的难点是具体结合我国的实际情况,要同时考虑到不同年龄段的人群的生育率和死亡率、出生人口性别比以及乡村人口城镇化等诸多新因素。为了更精细地预测人口的增长,考虑以上因素,我们建立了三种模型:

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