有關(guān)人口問(wèn)題的數(shù)學(xué)建模論文-資料下載頁(yè)
2025-04-07 02:51本頁(yè)面
【正文】 減少，避免了我國(guó)成為高度老齡化國(guó)家，根據(jù)表8與表10比較，％小于計(jì)劃生育調(diào)整前預(yù)測(cè)的20％，減少我國(guó)的養(yǎng)老負(fù)擔(dān)，我國(guó)對(duì)離退休職工支出額減少即撫養(yǎng)老費(fèi)用減少，增加了社會(huì)總儲(chǔ)蓄量，進(jìn)而使社會(huì)總投資上升，最終促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)。但是還有明顯問(wèn)題是，勞動(dòng)力人口由由調(diào)整前的69％降到64％，我國(guó)的勞動(dòng)力人口減少，會(huì)造成我勞動(dòng)力資源短缺，影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展，改變我國(guó)作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)要素勞動(dòng)力數(shù)量的變化,并由此對(duì)我國(guó)長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成深遠(yuǎn)影響，勞動(dòng)力供給數(shù)量減少也意味著撫養(yǎng)比的提高,由此造成的消費(fèi)人群增加將帶動(dòng)消費(fèi)服務(wù)業(yè)發(fā)展。模型的評(píng)價(jià)：本模型首先沒(méi)有考慮性別比例、出生率、死亡率對(duì)人口增長(zhǎng)的影響，建立Logistic人口預(yù)測(cè)模型；然后，逐步改進(jìn)，考慮性別比例、出生率、死亡率對(duì)人口增長(zhǎng)的影響，對(duì)人口增長(zhǎng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，這種由簡(jiǎn)到繁，逐步加深的思路，可以應(yīng)用到較復(fù)雜問(wèn)題的處理上。對(duì)計(jì)劃生育調(diào)整的研究，由于數(shù)據(jù)少，考察區(qū)域單一，只使用了以前數(shù)據(jù)，假設(shè)一些影響因素不變。改進(jìn)，需要綜合考慮各種因素，建立模型。模型可運(yùn)用于一些局部人口年齡分布比較均勻的地方，也可用來(lái)長(zhǎng)期人口數(shù)量的控制以及人口的預(yù)測(cè)參考文獻(xiàn)：姜啟源,謝金星,[M].北京:.2011年1月第四版；[M].北京:胡守信,[M].北京:；王安寧《實(shí)施“單獨(dú)”生育二胎政策意義》中國(guó)新聞網(wǎng)中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒：人口相關(guān)數(shù)據(jù)附錄1：t=0:51。 x=[ 66 83 95 ]。 [c,d]=solve(39。c/(1+(c/)*exp(5*d))=39。,39。c/(1+(c/)*exp(20*d))=39。,39。c39。,39。d39。) 。 b0=[ , ]。 fun=inline(39。b(1)./(1+(b(1)/).*exp(b(2).*t))39。,39。b39。,39。t39。)。[b1,r1,j1]=nlinfit(t,x,fun,b0)y= ./(1+( ).*exp( .*t))。 plot(t,x,39。*39。,t,y,39。or39。) R1=r1.^2。R2=(xmean(x)).^2。 R=1R1/R2 W=sum(abs(r1)) 附錄2：t=46:3:94y= ./(1+( ).*exp( .*t)) t=0:42。 x=[ 83 95 ]。 [c,d]=solve(39。c/(1+(c/)*exp(5*d))=39。,39。c/(1+(c/)*exp(20*d))=39。,39。c39。,39。d39。)。 b0=[ ,]。 fun=inline(39。b(1)./(1+(b(1)/).*exp(b(2).*t))39。,39。b39。,39。t39。)。[b1,r1,j1]=nlinfit(t,x,fun,b0)y=./(1+().*exp( .*t))。 plot(t,x,39。*39。,t,y,39。or39。) R1=r1.^2。R2=(xmean(x)).^2。 R=1R1/R2 W=sum(abs(r1)) 附錄3：t=37:3:85y=./(1+().*exp( .*t)) t=0:25。x=[ ]。[c,d]=solve(39。c/(1+(c/)*exp(5*d))=39。,39。c/(1+(c/)*exp(8*d))=39。,39。c39。,39。d39。)。b0=[ , ]。fun=inline(39。b(1)./(1+(b(1)/).*exp(b(2).*t))39。,39。b39。,39。t39。)。[b1,r1,j1]=nlinfit(t,x,fun,b0)y= ./(1+().*exp( .*t))。plot(t,x,39。*39。,t,y,39。or39。)R1=r1.^2。R2=(xmean(x)).^2。R=1R1/R2 W=sum(abs(r1))t=20:3:53y= ./(1+().*exp( .*t))13
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