Logistic模型的参数估计及人口预测

用数值微分和线性拟合化技术对Logistics模型进行了参数估计,由此检验了2005~2007年中国总人口数的误差情况,其中2007年用相关参考文献的等差参数估算方法所得结果的相对误差为5.58%,而本文参数估算所得结果的相对误差为0.114‰,预测取得了理想的效果.     

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.     

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.     

Richards模型与Logistic模型在人口预测中的比较

Logistic模型是常用的人口预测模型,在Logistic模型的基础上再添加一个参数,得到一个含有4个参数的非线性s型增长模型,即Richards模型;分别通过Logistic模型和Richards模型对1985—2014年的中国人口进行了预测,建立了人口预测模型;通过与实际人口相比,结果表明,Richards模型比Logistic模型拟合效果更好。     

用非线性最小二乘法拟合Logistic曲线及其在计算机技术扩散研究中的应用

本文介绍了用非线性最小二乘法拟合Ｌｏｇｉｓｔｉｃ曲线的方法，同时给出了这种方法在研究计算机技术扩散过程中的应用     

改进的Logistic模型在中国城镇化水平预测中的应用

依据中国城镇化水平曲线变化的特点,在经典的Logistic模型基础上,设计相对增长率函数,建立改进的Logistic模型应用于中国城镇化水平的预测.研究结果表明,预测结果同经典Logistic模型和双S曲线模型相比,拟合程度更高,其预测值可为相应决策部门制定政策提供参考.     

指数增长模型和Logistic增长模型的比较

通过取材于经济学、人口统计学、市场营销学和生态学等不同领域的例子，归纳并比较指数增长模型和Logistic增长模型在增长方式上表现出来的特征，阐释他们紧密相关的内在机理，并揭示了他们在应用上灵活的开放性，对于更好地利用这两个模型是很有帮助的。     

用非线性最小二乘法拟合Logistic曲线及其在计算机技术扩散…

本文介绍了用非线性最小二乘法拟合Ｌｏｇｉｓｔｉｃ曲线的方法，同时给出了这种方法在研究计算机技术扩散过程中的应用。     

离散Logistic人口增长预测模型研究

针对人口预测的复杂非线性特点建立了Logistic模型,分析了Logistic方程曲线性质,并研究离散的Logistic模型具有的混沌遍历性,以非线性最小二乘法率定模型参数,用均方根误差等进行模型效果评价,通过实例分析,采用不同方法相互比较,验证了Logistic模型的有效性和适用性.     

昆明市人口预测模型研究

通过对1949～2000年昆明市人口总量的分析,以及从2000年第5次全国人口普查中昆明市的相关情况,重点考察了昆明市生育状况、死亡状况、年龄和性别状况,找出昆明市人口存在的问题.通过运用马尔萨斯人口模型和Logistic模型以及提出的线性回归模型对昆明市未来10年的人口进行预测,并进行模型之间的比较,进而得出昆明市未来10年人口的发展状况.     

基于Logistic种群模型的城市流浪猫数量研究

流浪猫是城市居民最为关心的社会问题之一。本文应用Logistic种群模型建立了城市流浪猫数量研究模型,分析了随时间发展流浪猫数量的变化趋势,根据有关资料数据,给出模型算例,在此基础上预测了某城市流浪猫数量发展趋势。     

一种季节性生物种群消长模型

在逻辑斯谛方程的基础上 ,考虑生态因子对生物种群生长过程的影响 ,提出一种季节性生物种群消长模型 ,即N( t) =[K( 1 f( t) ) ] /( 1 ea- rt)其中 f( t) =∑ hi · cos(αi ωi· t) ,为各种生态因子对环境容纳量 K值总的影响函数 .同时采用非线性最小二乘数值拟合法 ,对沈信毅的关于棉蚜、稻田中华按蚊幼虫季节消长实验数据进行了拟合 ,结果分别为N ( t) ={4 2 5 0 [1 1.0 cos( 6.5 3 0 .2 5 5 t] }/( 1 e0 .9- 0 .9)和N( t) ={2 3 0 [1 0 .8cos( -0 .10 0 0 .3 0 0 t) ] }/( 1 e2 .4- 0 .6 )与实测数据吻合很好 ,并且相关系数大于 0 .990 ,从而证明了模型的实用性 .     

Logistic自记忆模型在国民经济预测中的应用

运用改进单纯型法、Logistic自记忆模型对国民经济进行预测,并与钟建生等的预测结果进行比较.结果表明:改进单纯型法优于线性变换法;Logistic自记忆模型优于Logistic模型.该研究为各行各业的预测提供了一种新的思路和方法.     

利用Logistic模型预测程控交换机容量发展

运用Logistic模型的原理，在事先不知道饱和值L的情况下，经过合理的线性变换，对原模型重新进行参数估计，并由此对我国城镇用程控交换机容量发展趋势作出了较为合理的预测，为通信业的发展预测、规划以及科学决策提供了理论的依据。     

数学模型在人口增长中的应用

随着人口的增加到一定程度以来人口在有限的生存空间里进行竞争,人口的增长状况随着人口的增加而减少,而且在有限的生存空间里人口也不可能无限地增长,阻滞增长模型就是考虑到这个因素.文章对此预测了2010年的人口数量.     

双重线性模型的参数估计

用推广的最小二乘法及极大似然估计法对双重线性模型 AR( 1) - MA( 0) 中的参数进行估计,从而提高模型的拟合度和预测精度.     

变系数Logistic模型估计及其应用

以线性Logistic模型为基础,通过假定其中的回归变量系数是某一度量空间中点的任意函数,提出了一类有广泛应用背景的变系数Logistic模型.该模型提高了线性Logistic模型的灵活性和适应性.基于局部加权最大似然估计方法,系统讨论了变系数Logistic模型的拟合,以及与之相关的局部权系统和其中光滑参数的确定.最后,探讨了本模型在判别分析中的应用.