郑州市2009-2020年人口预测与分析

运用logistic增长模型和非线性回归方法,通过1978-2006年郑州市人口数据对郑州市2009-2020年的人口发展规模作出预测．预测结果显示,郑州市2010年达到793．6396万人,2020年郑州市人口将达到958．86747万人.     

基于饱和增长趋势模型的福建人口预测

以1978～2007年福建省的人口统计数据为依据,采用饱和增长趋势模型中的修正指数模型、龚柏兹模型、逻辑斯蒂模型对福建省未来人口总量进行预测.根据预测结果进一步用三种模型进行组合得到组合预测模型,预测结果为2010年、2015年、2020年福建省人口总量分别达到:3654.93万人、3752.83万人、3832.61万人.     

土地利用规划中的人口预测方法研究——以荥阳市为例

根据2002年至2009年荥阳市的人口数据,采用综合增长率法、回归分析法和GM（1,1）模型预测2020年的人口规模．并对3种方法的预测结果进行精度检验．结果表明,GM（1,1）模型预测精度最高,可以采用其预测值作为最终预测结果．     

莆田县人口预测

在分析莆田县人口增长情况的基础上，通过一元回归法，阶段平均增长法，计生部门指标控制等预测方法，预测莆田县２０００年，２０１０年，并展望２０３０年总人口和城镇人口。     

基于人地和谐与Zipf模型的安徽省城镇化适宜规模、速度探析

推进人与资源环境承载力相协调是实现城镇化可持续发展的核心.基于位序-规模模型,测算了安徽省2000—2013年城镇人口规模结构的Zipf维数;运用灰色GM(1,1)模型,对安徽省2020年城镇人口规模结构的Zipf维数、首位城市建设用地规模进行了预测;基于人地和谐理念,获取了与城镇人口规模相匹配的城镇用地规模;依据GB50137-2011国家城市用地分类与规划建设用地标准,测算了适宜城镇人口的规模与发展速度.结果表明:1)安徽省2020年人口规模结构的Zipf维数为0.82,首位城市用地规模为805.24km2;2)人地和谐理念下,安徽省2020年适宜城镇人口规模为3 596.52万人;3)2015—2020年,年均将有101.14万农村人口转移至城镇,城镇化演进速度为1.28个百分点/年,依据研究结果,提出了协调城镇化发展与土地资源利用的政策建议.     

长江三峡库区的地质灾害及其监测预警

 社会经济背景与防灾需求三峡库区移民迁建线以下淹没面积约1084km2,其中陆域面积638km2.据1985年调查, 淹没区内计有耕地35.7万亩(其中水稻田10.95万亩), 柑桔地6.45万亩; 人口72.6万人, 其中农村人口33.3万人、城镇人口39.3万人, 农村人口约占46 %, 考虑人口自然增长及其他因素, 规划迁移人口约113万人。1991～1992年复查结果为: 淹没面积632km2,淹没区计有耕地25.73万亩, 园地11.02万亩, 河滩地15.8万亩, 人口82.62万人, 其中农村人口36.15万人、城镇人口48.47万人。     

灰色模型在甘肃省人口预测中的应用

人口是一个国家和地区发展的重要因素,人口规模直接影响着区域的经济社会发展、资源利用和生态环境状况。采用合理的方法,模拟和预测城市总人口,可以在制定国民经济计划、城市土地利用总体规划、城市规划与设计、资源与环境保护和进行社会决策中起到非常重要的作用。以甘肃省2000~2008年近9年的人口数据为基础,采用灰色系统理论建立人口动态增长模型,用此模型预测甘肃省未来人口规模,并对人口增长状况进行分析。     

基于BP神经网络的人口预测

利用BP神经网络建立三层神经网络结构模型,以全国人口的出生率,死亡率,老年抚养率等5个指标作为输入样本,对全国总体人口进行预测.隐含层采用多种方法使人为因素降到最低,同时文中采用自适应学习速率和附加动量法相结合的方法,对网络进行训练和学习.将BP预测人口和其他数学方法做比较,预测结果显示该方法是可行的.     

基于GM(1,1)模型的山西省人口预测

根据2001年至2009年的山西省人口变化特征,选择GM(1,1)模型的3种形式并借助EX-CEL、MATLAB等软件对山西省人口总量进行了数值拟合分析,并利用这3种模型对山西省人口总量作预测。通过检验分析,模型的预测精度大都大于99.9%,其中指数模型的预测精度最高。并预测在今后一段时间内,山西省人口将继续保持低自然增长率,山西省人口总量到2030年预计将增加到3 866.024 2万人。     

灰色GM（1,1）模型在厦门市人口预测中的应用

采用较传统模型更简便、可行、精确度高,无需典型概率分布,可减少时间序列随机性的灰色GM（1,1）模型,对厦门市2000—2010年的人口进行预测,与现实数据相比,相对误差为0.78%,预测精确度较高.因此模型对未来10年厦门市人口发展的规模、水平和趋势进行预测,以促进厦门市的总体规划和持续发展.     

时空回归模型在中国各省区人口预测中的应用

综合回归分析和时间序列分析的思想,构建中国各省人口时空回归模型,对各省的人口发展进行预测.其基本方法是首先运用相邻两年各省的人口数据建立回归方程,然后将来年人口数量作为自变量,预测下一年的数量.得到因变量数值再作为自变量,逐年往前滚动进行预测.经检验,中国各省人口时空回归模型的预测准确率绝大多数在90%以上.     

灰色模型在人口预测中的应用

人口预测特别是精确度高、可操作性强的预测方法可为国家和地区经济发展提供有效服务。灰色预测法可以对既含有已知信息又含有不确定因素的系统进行预测,它预测精度高,能够保持原系统的特征,较好地反映系统的实际情况。本文用灰色模型对西安市未来人口规模进行预测,取得了较好的效果。希望能为政府控制本市户籍人口增长规模提供借鉴。     

基于灰色新陈代谢模型的郑州人口发展预测

采用灰色新陈代谢模型对人口总数进行预测,通过预测结果分析,找出最佳预测模型.根据预测,2015年郑州人口将达812.6956万人,2020将达865.6011万人,2023年达898.9718万人,人口呈稳定增长趋势.     

CPPS软件在人口预测中的应用研究

人口问题是一个国家或地区可持续发展的前提,尤其在人口问题日益突出的今天,人口规模是否合理对其经济、社会和生态环境的协调与可持续发展显得更为关键．根据第五次人口普查资料,采用“中国人口预测系统”（CPPS）软件,对甘肃省环县2008-2030年人口规模和人口年龄结构进行了预测和分析,并结合老年人口规模在预测期内的变化趋势提出了应对建议与措施．     

一种改进的灰色预测模型在人口预测中的应用

城市人口的发展关系着其经济、环境及资源的利用,因此,准确预测未来人口发展趋势及其规模,对制定合理的人口规划具有现实意义.本文以传统的GM(1,1)模型为理论基础,利用对数变换提高数据的光滑度,通过分析方程解的表达式,从背景值和初值两个方面提高模型精度,最后依据银川市2001年—2007年人口数据建立预测模型进行实证研究,结果表明模型预测效果理想.     

土地规划中人口预测的方法及应用─—以玉林市为例

人口预测是一切社会经济活动预测的前提，本文论述了宋健模型等几种人口预测的方法及适用范围，并用它们分别对玉林审的总人口、非农人口和城镇人口进行了计算预测．最后，将此预测结果应用于玉林审的土地利用总体规划，测算出玉林市规划期内耕地及建设用地的需求量及耕地（基本农田）保护目标。     

基于Logistic模型和数据拟合的人口预测——以邵阳市人口为例

利用两种方法（Logistic模型和数据拟合）,借助计算软件,对邵阳市户籍人口发展规模进行预测.找出全市总人口发展变化的规律,为相关部门制定人口发展规划和人口管理政策提供理论依据.     

长江三峡库区的地质灾害及其监测预警

一、社会经济背景与防灾需求三峡库区移民迁建线以下淹没面积约１０８４ｋｍ２,其中陆域面积６３８ｋｍ２。据１９８５年调查 ,淹没区内计有耕地３５．７万亩（其中水稻田１０．９５万亩） ,柑桔地６．４５万亩 ;人口７２．６万人 ,其中农村人口３３．３万人、城镇人口３９．３万人 ,农村人口约占４６ % ,考虑人口自然增长及其他因素 ,规划迁移人口约１１３万人。１９９１～１９９２年复查结果为 :淹没面积６３２ｋｍ２,淹没区计有耕地２５．７３万亩 ,园地１１．０２万亩 ,河滩地１５．８万亩 ,人口８２．６２万人 ,其中农村人口３６．１５…     

中国人口系统结构的灰色关联分析

根据1998～2003年中国人口数据,利用灰色系统理论和灰色关联分析模型法建立由总人口、城镇人口、乡村人口等17个影响人口增长的关联因素构成的指标体系及灰色关联分析模型,对中国人口系统结构进行关联分析,以期找出影响人口增长的主要因素,为我国人口系统的建模、预测、决策、规划、管理和控制提供了的依据,以便实现人口与资源、环境、经济和社会的可持续发展.运算和系统分析结果显示人口增长的主要影响因素为:女性人口、城乡人口、年龄结构、性别结构和人口自然增长率.其中,15～49岁的育龄妇女、农村人口和人口自然增长率3个因素对总人口和年净增人数影响最大.本文中国人口系统结构的灰色关联分析结果较符合中国人口的实际情况,为中国人口发展与控制的管理决策提供了一种新的有效方法.     

改进Logistic模型在城市人口预测中的应用

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城市经济可持续发展计划的制定提供重要依据.以福州市1961～2005年的人口统计数据为例,应用2个改进Logistic模型对人口进行预测,借助自编的改进单纯形程序进行了参数估计,并与几种常用模型的预测结果进行比较.结果 表明,应用改进Logistic模型对人口数量的预测精度更高,效果更好.