基于人口变化的义务教育人口预测模型

以偏微分方程理论为基础,综合运用机理分析和数据拟合的一般原理分别建立了城市、城镇、乡村人口分布和密度函数的模型,最终建立了义务教育阶段在校生人数的预测模型.基于该模型利用拟合优度检验法,预测了中国义务教育阶段的城市、城镇、乡村未来10年各年的人口数量,并对中国义务教育阶段人口变换的中短期发展趋势做出了预测.直至2009年我国义务教育阶段在校生人数不断减少,从2010年全国实行全面义务教育的基础上,义务教育阶段的人数又开始逐渐增长,2020年达到12 536.57万人基本趋于平稳状态.     

桂林市旅游人数的时间序列预测模型

采用一阶自然对数差分和一阶季节差分来数学处理桂林市月旅游人数时间序列的季节性和波动性趋势,并依据1999年1月～2006年8月桂林市月旅游人数数据,建立桂林市旅游人数的时间序列预测模型,并将该模型与实际数据进行拟合和预测,结果表明该模型与实际数据的拟合性好,预测得到的数据与实际数据误差较小,可以实际用来预测未来日旅游人数的基本趋势,为管理和市场决策提供参考.     

ARIMA模型对我国旅游业可持续发展的实证研究

以国内游客人数为研究对象,建立适当模型,分析我国旅游业可持续发展状况。选取1985年至2015年我国国内游客人数为样本,运用Eviews6.0建立ARIMA模型。最终建立ARIMA)1,2,0(模型。经检验,模型拟合效果很好(MAPE=7.363),预测精度极高(99.56%)。ARIMA模型对游客人数的短期预测是合理的,且"十三五"时期国内游客人数呈趋势性增长。     

北京市SARS传播的预测模型研究

本文根据卫生部公布的2003年4月20日到5月15日的数据,对此后疫情的发展进行分析和预测,在SQIR模型的基础上,利用微分方程理论建立相应的更加复杂的房室模型,然后采取了整体拟合的方式,成功预测了北京地区累积的SARS感染者人数和疫情的结束时间,从此后真实的数据来看,预测值与实际情况吻合的较好。同时,根据历史数据,建立了北京市接待海外游客人数的灰色模型,针对SARS期间北京的海外游客人数进行了定量预测和分析。应用瑞利分布拟合SARS对北京旅游业的干扰函数,预测了SARS对北京旅游行业的影响时间,对类似结果的预测与控制具有实际意义。     

基于灰色系统的中国人口预测模型

基于"国家人口发展战略研究报告"中的数据,采用"小波去噪"进行数据处理.在此基础上,建立GM(1,1)参数优化模型与新陈代谢GM(1,1)模型,对中国人口结构、人口分布、出生率、自然增长率、人口数量、抚养比例和男女比例七个指标进行了中短期与长期预测,并对预测结果运用PP样条拟合进行计算机模拟.     

基于灰色BP神经网络的中国人口预测模型

基于“国家人口发展战略研究报告”中的数据,采用“小波去噪”处理方法,建立GM（1,1）模型与BP神经网络相结合的灰色神经网络模型,对中国人口结构、分布、出生率、自然增长率、数量、抚养比例、男女比例等七个指标进行预测,并对预测结果运用PP样条拟合进行计算机模拟。     

“十三五”时期中国粮食产量的预测研究

从中国粮食产量的历史趋势中找出规律,寻找适当模型为政府进一步制定相关的农业改革政策提供参考。以1949—2014年中国粮食产量数据作为建模样本,运用EViews 6.0,建立中国粮食产量的ARIMA模型。建立了ARIMA)0,1,1(模型,并对样本数据进行拟合预测,经检验拟合效果较好,预测精度较高。模型预测效果显著,具有现实意义。     

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.     

ARIMA模型在居民消费价格指数预测中的应用

将ARIMA模型应用于居民消费价格指数的拟合和短期预测中,采用2001年1月至2013年10月中国居民消费价格指数的月度数据,借助EViews 6.0软件对数据进行拟合分析,建立了乘积季节ARIMA(5,0,6)(1,1,0)12模型,并讨论了模型的准确性,对未来中国居民消费价格指数进行了预测,该模型具有较高的理论与实际价值。     

SARIMA模型对中国意外保险的预测研究

基于中国意外保险的历史发展规律,寻找适当模型分析中国意外保险的未来发展状况。借助EViews 7.0,运用2006年1月至2015年11月中国意外险保费收入数据,建立中国意外保险的SARIMA模型。建立了12SARIMA)1,1,1)(1,1,0(模型,并对样本数据进行拟合预测,经检验拟合效果较好,预测精度较高。未来意外险保费收入依然呈现历史规律,但趋势性增长和季节性反差更加显著。     

中国人口预测模型

针对近年来我国的人口总数仍持续增高,老龄化进程加速从而导致的抚养比不断提高,对社会保障体系和公共服务体系的压力加大,并影响到社会代际关系的和谐,根据高教杯全国大学生数模竞赛给出的数据,建立了一个关于中国人口预测的模型．该模型对未来我国总人口的变化趋势和老龄化结构做出了较好的分析,并对中短期内我国的城、镇、乡人口变化情况进行了比较和分析．利用灰色系统理论中的GM（1,1）模型对我国城、镇、乡人人口、总人口以及老龄化比例进行了中短期的预测,后又利用函数拟合方法对中国总人口和老龄化比例进行长期的预测．使用了Mathematica数学软件、EXCEL表格并辅以灰色系统软件进行计算求解验证,很好地实现了编程和一些数据的处理,得到了较高的准确度,并结合预测出的数据分析了中国未来人口的发展情况,提出了一些相应的控制人口数量,改善老龄化问题,乡村城镇化问题的建议．     

研究生学成回国人数长期趋势模型的建立和分析

用时间序列建立研究生学成回国人数线性模型,预测2006年的研究生学成回国人数,选取2000-2005年回国人数,用最小二乘法建立线性模型,并对模型进行回归分析。回归模型为Y=4828X＋2964Y,用t检验显示该方程有统计学意义。对2006年回国人数进行了点预测和区间预测,用2006年实际人数进行了检验,证明该模型具有良好的实用价值。通过预测回国人数为教育部门的工作计划和决策提供了依据,使教育资源实行优化配置。     

AR IMA模型对中国健康保险的预测研究*

目的从中国健康保险的历史趋势中找出规律,寻找适当模型分析健康保险的可持续发展状况。方法以2006年1月至2015年11月中国健康险保费收入数据作为建模样本,运用EViews7.0,建立中国健康保险的ARIMA模型。结果建立了ARIMA(1,1,1)(1,1,1)~(12)模型,并对样本数据进行拟合预测,经检验拟合效果较好,预测精度较高。结论样本外预测依然呈现历史规律,未来趋势性正面影响和季节性反面影响更加显著。     

道路交通事故的三次指数平滑预测法

为准确预测道路交通事故死亡人数和有效解决道路交通安全问题,以中国2001~2012年交通事故死亡人数的统计数据为研究对象,首先,采用三次指数平滑法,建立三次指数交通事故预测模型,对道路交通事故数据进行拟合与预测分析,绘制了中国道路交通事故的未来发展趋势图;然后,通过与一次指数平滑法、二次指数平滑法进行对比分析,得出了三次指数平滑法预测精度较高,预测值与实际值相符合的结论;最后,预测出2013年和2014年的道路交通事故死亡人数.研究结果表明:三次指数平滑法预测模型适用于短期预测,对有效预测道路交通事故具有一定的参考价值和指导意义.     

带矢量权回归在用电量预测中的应用

对某城市的用电量拟合与预测计算中，笔者开发了回归分析软件，建立了非线性化模型的线性化模型库，进行自动选模，并采用带矢量权回归方法，提高了模型对该市用电量的拟合精度和预测精度。     

人口演化的双指数模型与中国人口预测

以中国40年人口数据为基础,建立中国人口自然增长率的双指数衰减模型,由数据拟合得到中国人口自然增长率的演化规律,对中国未来40年的人口变化趋势作了较为科学的预测,期望为人口政策的科学制定提供一定的依据.     

基于ARIMA和二次指数平滑模型的人口组合预测

以年末人口总数为指标,分析近年来的人口增长现状.建立ARIMA(3,3,1)模型、二次指数平滑模型和组合预测模型三个模型,拟合近30年的年末总人口数,用组合预测法预测未来4年的年末总人数,得出两种模型的最优系数分别为0.25和0.75.研究结果表明,未来4年年末总人口数仍会增长,但年增长率会逐年降低.     

中国社会消费品零售总额的预测模型

用自回归、移动平均、自回归移动平均模型(ARIMA)拟合分析2002年1月到2008年8月中国社会消费品零售总额,建立预测消费品零售总额的疏系数乘积季节模型,并用该模型预测2008年6~10月的社会消费品零售总额和2009年月度消费品零售总额.模型预测误差率都在0.03以内,估计值与真实值吻合,拟合效果能达到预期的目的.     

武汉市土地城镇化与人口城镇化协调性研究

以武汉市为研究对象,通过建立合理的指标体系,利用主成分分析法、协调发展模型以及回归分析模型评价2002年～2015年武汉市人口城镇化与土地城镇化的协调发展状况并预测二者2015年～2019年的协调发展状况.武汉市2002年～2015年人口城镇化指数与土地城镇化指数不断上升,经历了人口城镇化领先且差距先缩小后扩大、土地城镇化领先且差距扩大以及土地城镇化领先差距缩小3个阶段.人口城镇化与土地城镇化之间的协调性经历了从不协调阶段到协调发展阶段的转变.武汉城市圈,2008年金融危机、中国房地产市场的发展对于武汉城镇化发展产生重要影响.通过回归模型预测,2015年～2019年武汉市人口城镇化指数与土地城镇化指数将继续升高,但二者差距将缩小.     

河南省人口阻滞增长模型研究

对一个地区而言,科学合理的人口数量是实现经济社会可持续发展的一个重要条件。文章首先介绍了人口阻滞增长模型的基本理论,结合河南省1979-2011年历年人口数据分别用一般的非线性拟合和基于最小二乘法的线性拟合运用MATLAB软件估计相关参数,得到阻滞函数,然后用2012-2014年的实际数据作为检验标准,比较分析这两种解法的预测结果,得出基于最小二乘法的线性拟合的预测结果更为理想的结论。