数学建模论文-对计划生育的建议

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1、2008高教社杯全国大学生数学建模竞赛对计划生育的建议摘要本文在年龄和性别分布基本均匀,寿命为75岁的前提下,研究了人口增长分别与晚育、少生、时间间隔的关系。基于人口和性别比例均匀分布的前提下,忽略其它年龄段意外死亡的情况,自然死亡年龄为75岁,死亡率为1/75。要解决人口增长与晚育的关系,我建立宋健人口模型,引进了有关生育模式的函数,r>r1,此函数中取,由于增加n就意味着晚育,因此对于第一个问题我们以n为变量,然后固定了其它变量,再通过MATLAB编写程序得以解决人口增长与晚育的关系。对于第二个问题我们考虑育龄妇女一生只生一胎,一胎一个来解决。基于前两个问

2、题,对于第三个问题,我们通过结果和图形的分析,可以很好的解决人口增长与时间间隔的关系。最后,应用前三个问题中我们假设的数据对20年后我国的人口数进行预测。得出当单位时间内平均每个育龄女性的生育数为0.2时,我国20年后人口总数为14.8653亿,达到控制在15亿内的要求。可见我们的假设具有一定的合理性。关键词:宋健人口模型生育模式人口增长一、问题的重述对计划生育的建议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之一,影响我国人口增长率的因素有生育率、死亡率、迁移率和年龄结构等。现今我们假定现有人口13亿,年龄和性别分布基本均匀,寿命假定为75岁,考虑以

3、下四个问题:问题(一),人口增长与晚育的关系;问题(二),人口增长与少生的关系;问题(三),人口增长与间隔时间的关系;问题(四),如果20年内人口增长控制在15亿以内,请你提出一个合理的计划生育的建议。二、问题的分析现在我们从宏观人口看,引起人口增长率变动的原因有三个基本因素,即出生率、死亡率和迁移率(在本题可看作迁出率等于迁入率)。依据这一基本出发点,就为人口增长率变动关系的数学模型提供了基本思路。由公式:人口自然增长率=(本年出生人数-本年死亡人数)/年平均人数×1000‰=人口出生率-人口死亡率可分别对问题(一)到(四)进行建模求解。面对以上四个问题我们

4、在建立模型时,不可能全面考虑到影响人口增长率的种种因素,所以在建立以下数学模型中,我们将人口当作一个整体,当作一个系统来考虑,并将人口增长率的变化主要取决于生育率、死亡率的变化。针对问题(一),我们固定单位时间内平均每个育龄女性的生育数,男女性别比例,死亡率和人口的密度函数建立起宋健人口模型,对人口增长数量与晚育之间的关系进行解决。针对问题(二),我们以为变量,其他值固定,运用MATLAB编程建立少生概率模型,很好的解决了人口增长数量与少生之间的关系。针对问题(三),我们针对问题(四),我们将(单位时间内平均每个育龄女性的生育数)固定并假设中年人的死亡率为u(

5、s)=0,生育人数定为一个常数.运用人口自然增长率公式进行建模解决问题。三、基本假设(1)、把研究的社会人口当作一个整体,当作一个系统考虑;(2)、所有表征和影响人口变化的因素都是在整个社会人口平均意义下确定的;(3)、在短期内没有外来物种对人类的生存造成影响;(4)、医疗水平,科学技术在未来相当长的时间内不会对人的死亡率造成影响;(5)、假设每年人口的出生人数、死亡人数都是在年末某个时间点发生,而不考虑时间段,则死亡率为1/75。;(6)、假设在预测期内无战争或自然灾害等引起的大规模伤亡或迁移,即国内人口变化主要取决于生育率、死亡率;注:这里提出的均为全局意

6、义上的假设,针对每个模型的假设条件文中将在每个模型之前另外列出;四、符号说明……………………………………………………我国人口的自然增长率函数。…………………………………………………………………婴儿出生率函数。……………………………………………时间内平均每个育龄女性的生育数…………………………………………为r女性的生育加权因子,称生育式。………………………………………………………………女性性别比函数。…………………………………………………………………人口密度函数。……………………………………………………………人口的死亡率函数。………………………………………………

7、……………………性育龄区间。五、模型的建立与求解1、针对问题(一),我们建立了模型一:(1)、模型一的基本假设:①、平均每个女性一生的总和生育数为1.5个,且每胎婴儿数为1。②、由题目中总假设我国人口现今13亿,年龄和性别分布基本均匀,寿命为75岁,在这可设男生比例为1:1,人口密度函数为,死亡率为。(2)、模型的建立和求解:宋健人口模型的建立:首先我们对我国人口的死亡率数据进行统计,运用加权算术平均数法的预测模型求出未来的平均死亡率为。因为人们主要关注和可以用作控制手段的就是婴儿的出生率,所以接着我们建立了宋健的人口模型对问题(一)人口增长与晚育的关系进行建

8、模预测。………………………………………

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