天津市义务教育学龄人口规模预测与分析——基于多因素灰色预测模型和人口推算法

天津市义务教育采取就近入学的原则,而学龄人口规模与基础教育设施的关系最为密切和直接,因此对义务教育学龄人口规模的预测将影响教育资源的布局与发展.基于灰色GM(1,1)预测模型和线性回归原理,构建人均教育消费支出、义务教育生师比、人均GDP等7个因素影响下的义务教育非户籍学龄人口规模多因素灰色预测模型,再运用推算法获得相应的户籍学龄人口规模.结果显示2014-2020年天津市义务教育非户籍学龄人口规模与区域经济发展存在着耦合性.同时,由于第四次人口生育高峰的影响,天津市"十三五"后期将会出现义务教育需求的快速增长,需要提前做好教育资源的规划与布局.     

天津市义务教育学龄人口规模预测与分析——基于多因素灰色预测模型和人口推算法简

天津市义务教育采取就近入学的原则,而学龄人口规模与基础教育设施的关系最为密切和直接,因此对义务教育学龄人口规模的预测将影响教育资源的布局与发展.基于灰色GM(1,1)预测模型和线性回归原理,构建人均教育消费支出、义务教育生师比、人均GDP等7个因素影响下的义务教育非户籍学龄人口规模多因素灰色预测模型,再运用推算法获得相应的户籍学龄人口规模.结果显示2014-2020年天津市义务教育非户籍学龄人口规模与区域经济发展存在着耦合性.同时,由于第四次人口生育高峰的影响,天津市“十三五”后期将会出现义务教育需求的快速增长,需要提前做好教育资源的规划与布局.     

高等教育发展政策制定的模型分析及其对中国的实证

首先通过数理分析,对高等教育学龄人口、教育规模、毛入学率三者之间的关系进行讨论,得出理想状况下高等教育发展的速度下限;在此基础上,应用人口演化离散模型以及结合统计数据等,对中国2006-2020年的高等教育发展进行了预测.结论有:高等教育规模的变化率近似等于高等教育学龄人口数量变化率与高等教育毛入学率变化率之和;高等教育阶段学龄人口先增加后减少,在2008年达到峰值;按照速度下限发展,高等教育毛入学率2020年会超过教育部门制定的毛入学率40%的目标.     

学龄人口变化对教师发展规模的影响——基于2020年前四川义务教育阶段学龄人口的分析

2011-2020年,是贯彻落实《四川省中长期教育改革和发展规划纲要》的十年.科学地预测义务教育的规模,以巩固普九成果,促进教育资源的合理配置,将是一项非常有意义的工作.本文依据全国第六次人口普查公布的数据,对未来十年四川省义务教育学龄人口进行预测,并以此为基础对义务教育阶段的师资需求进行测算,以期细化教师发展的规模和目标,促进四川义务教育的均衡发展.     

陕西关中人口增长态势与可持续发展初析

通过对关中地区人口数量变化的历史考察，用Ｖｅｒｈｕｌｓｔ模型对未来人口进行预测，分析了人口增长对 关中地区资源、环境、经济发展的影响，提出了在实现区域可持续发展过程中控制人口增长的政策性建议。     

区域中长期学龄人口预测的统计分析

通过对深圳特区、浦东新区和滨海新区等全国新区人口增长模式的研究,来推断贵安新区的人口增长模式,从而合理建立数学模型来预测贵安新区及其直管区在2015-2030年的人口数量,最后根据千人学位数和利用SPSS软件作时间序列回归分析来预测贵安新区直管区在各个时期的学龄数.面对新区教育基础薄弱的现状,应对新区教育发展的挑战,根据学龄人口的预测,应抓住新区教育发展机遇,从总体思路、体制机制、主要任务、重大工程等方面高起点超前谋划新区教育的改革与发展,这一工作对保持新区强有力的吸引力和办好教育为新区提供智力支持具有极其重要的意义.     

基于BP神经网络与灰预测方法的杭州市城市生活垃圾产量预测研究

通过分析影响城市垃圾数量的主要因素,利用灰预测方法构建未来数据,建立了一个考虑人口数量、人均收入影响下的BP神经网络模型,对未来10年的杭州市生活垃圾数量进行预测,得到较好的结果.     

计划生育新政策对深圳市人口数量的影响

本文利用主成分分析法(PCA)挖掘影响人口内部规律的4个主要因素并以此作为约束条件,利用支持向量机(SVM)算法建立PCA-SVM模型对深圳市未来人口数量进行预测,并讨论了计划生育新政策对其未来人口数量的影响。     

改进的Leslie离散型人口模型在我国人口预测中的应用

针对我国人口发展的新特点,建立了改进的Leslie离散型人口模型,对我国未来人口数量进行预测,并用MATLAB编程计算,预测效果良好.     

基于 BP 神经网络与灰预测方法的杭州市城市生活垃圾产量预测研究

通过分析影响城市垃圾数量的主要因素，利用灰预测方法构建未来数据，建立了一个考虑人口数量、人均收入影响下的B P神经网络模型，对未来10年的杭州市生活垃圾数量进行预测，得到较好的结果。