【正文】 )附錄E表E1 人口出生率、死亡率和自然增長(zhǎng)率單位：‰年 份出生率死亡率自然增長(zhǎng)率年 份出生率死亡率自然增長(zhǎng)率19781997198019981981199919822000198320011984200219852003198620041987200519882006198920071990200819912009199220101993201119942012199520131996第 26 頁(yè) 共 32 頁(yè)。,2013:2020,[iinput(end),f_out],39。end% 畫(huà)出預(yù)測(cè)圖figure,plot(1949:2013,iinput,39。 f_in=[f_in(2:end)。f_out=zeros(1,fn)。 %預(yù)測(cè)步數(shù)為fn。errors=targetsyn。%訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)[net,tr] = train(net,inputs,targets)。 = 15/100。 %隱藏層神經(jīng)元個(gè)數(shù)net = fitnet(hiddenLayerSize)。endtargets=x(lag+1:end)。%準(zhǔn)備輸入和輸出數(shù)據(jù)inputs=zeros(lag,nlag)。 % 自回歸階數(shù)iinput=x。)grid onBp仿真結(jié)果x=[54167 55196 56300 57482 58796 60266 61465 62828 64653 65994 67207 66207 65859 67295 69172 70499 72538 74542 76368 78534 80671 82992 85229 87177 89211 90859 92420 93717 94974 96259 97542 98705 100072 101654 103008 104357 105851 107507 109300 111026 112704 114333 115823 117171 118517 119850 121121 122389 123626 124761 125786 126743 127627 128453 129227 129988 130756 131448 132129 132802 134480 135030 135770 136460 137510]39。)title(39。figureplot(1:length(error),error,39。o表示預(yù)測(cè)值 AND *表示實(shí)際值39。)。,1:length(t),a,39。plot(1:length(t),t,39。[a]=postmnmx(an,mint,maxt)。 net=train(net,pn,tn)。%訓(xùn)練次數(shù)設(shè)置=1e5。%網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建%traingdm=50。traingdx39。tansig39。tansig39。tansig39。 % 隱層第二層節(jié)點(diǎn)數(shù)TypeNum = 1。 %將數(shù)據(jù)歸一化NodeNum1 =20。% 期望輸出t=[ 95 ]。 。 。 。 。 。 。 。 。)g(8:15)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的matlab程序clcclearclose all% 原始數(shù)據(jù)輸入p=[ 。disp(39。for k=1:19, x3(k+1)=x2(k+1)x2(k)。for k=0:19,x2(k+1)=(x0(1)b/a)*exp(a*k)+b/a。a=deta_a/deta。deta=(n1)*FC^2。F=sum(z1.^2)。D=x1(n)x1(1)。endfor i=1:n1, z1(i)=(x1(i+1)+x1(i))/2。x1(1)=x0(1)。 x0=sqrt(g0)。) %對(duì)原始數(shù)據(jù)與曲線擬合后的值作圖附錄D： 程序1_利用Matlab軟件求解灰色預(yù)測(cè)模型GM(1，1)程序n=7。,t,y,39。 %非線性擬合的方程plot(t,x,39。)。,39。,39。 %初始參數(shù)值fun=inline(39。)。,39。,39。,39。 [c,d]=solve(39。) %對(duì)原始數(shù)據(jù)與曲線擬合后的值作圖附錄C：t=37:3:85y=./(1+().*exp( .*t))%對(duì)總?cè)丝谶M(jìn)行預(yù)測(cè)t=0:25。,t,y,39。 %非線性擬合的方程plot(t,x,39。)。,39。,39。 %初始參數(shù)值fun=inline(39。)。,39。,39。,39。 [c,d]=solve(39。) %對(duì)原始數(shù)據(jù)與曲線擬合后的值作圖附錄B：t=46:3:94y= ./(1+( ).*exp( .*t))%對(duì)總?cè)丝谶M(jìn)行預(yù)測(cè)t=0:42。,t,y,39。 %非線性擬合的方程plot(t,x,39。)。,39。,39。 %初始參數(shù)值fun=inline(39。) 。,39。,39。,39。 [c,d]=solve(39。參考文獻(xiàn)[1]（中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)）.[2]聞新 周露 李翔 張寶偉, MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真與應(yīng)用,北京：科學(xué)出版社, 2003. 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Bulletin of Mathematical Biology, 1943, 5(4): 115133.附錄附錄A：t=0:51。最后感謝評(píng)審專家與答辯委員會(huì)的各位老師，感謝你們對(duì)我的畢業(yè)論文提出的寶貴意見(jiàn)。最后，我要感謝陜西理工學(xué)院，感謝你為我提供了一個(gè)增長(zhǎng)知識(shí)、廣交朋友和認(rèn)識(shí)社會(huì)的良好平臺(tái)。此外，我還要感謝數(shù)計(jì)學(xué)院以及其他各學(xué)院的同學(xué)，正是有了你們才讓我的友誼之樹(shù)枝繁葉茂，正是有了你們才讓我領(lǐng)略到了不同學(xué)科的風(fēng)采，正是有了你們才讓我對(duì)陜西理工學(xué)院感情深厚。其次，我要感謝與我共同走過(guò)四年大學(xué)生活的宿舍朋友們，以及其他各位班內(nèi)同學(xué)。非常感謝趙老師四年來(lái)對(duì)我的指導(dǎo)和照顧，老師對(duì)學(xué)術(shù)嚴(yán)苛的態(tài)度、卓越超前的學(xué)術(shù)思想、精益求精的科研精神和率為人師的學(xué)者風(fēng)范，無(wú)不令人折服，使人欽佩。首先，要衷心感謝此次指導(dǎo)我畢業(yè)設(shè)計(jì)的趙暉老師，趙老師年輕有為，學(xué)識(shí)淵博，治學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)，見(jiàn)解獨(dú)到。他們不僅在生活和工作中給我最多的關(guān)懷和幫助，教給我做人的道理，更給予我以精神上莫大的支持和鼓勵(lì)。在此基礎(chǔ)上, 應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)中國(guó)未來(lái)45年人口總數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè), 預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)見(jiàn)下圖 多因素長(zhǎng)期預(yù)測(cè)人口數(shù)我們得出結(jié)論：人口總量在未來(lái)30年還將凈增2億人左右, , , 之后人口總量緩慢下降。其計(jì)算公式為：人口自然增長(zhǎng)率：是指在一定時(shí)期內(nèi)( 通常為一年) 人口自然增加數(shù)( 出生人數(shù)減死亡人數(shù)) 與該時(shí)期內(nèi)平均人數(shù)( 或期中人數(shù)) 之比, 用千分率表示。 以為例說(shuō)明轉(zhuǎn)移向量， 式中表示第時(shí)間區(qū)間內(nèi)第個(gè)年齡段的農(nóng)村人數(shù)， 表示第時(shí)間區(qū)間內(nèi)第個(gè)年齡段人的農(nóng)村轉(zhuǎn)入城市的百分比 則 表示城鄉(xiāng)人口轉(zhuǎn)移后的人口向量 每次計(jì)算完 再計(jì)算那么我們?cè)诳紤]到出生率、死亡率、人口增長(zhǎng)率的因素前提下，選取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)人口。1．考慮到生育率和死亡率是隨時(shí)間變化的，我們可以定義生育率和死亡率為時(shí)間函數(shù) （1）生育率 影響生育率因素有受政策因素、觀念認(rèn)識(shí)、周邊環(huán)境等，通常來(lái)說(shuō)農(nóng)村的生育率高于城市，為了有效區(qū)分這種差異性，我們定義為反映城、鎮(zhèn)、鄉(xiāng)平均生育率水平的基準(zhǔn)生育率，定義分別為城、鎮(zhèn)、鄉(xiāng)平均生育率 則， 其中、為反映生育率高低的系數(shù)，系數(shù)的大小根據(jù)具體情況確定 顯然有 考慮到隨著時(shí)間的推移，計(jì)劃生育政策深入人心，農(nóng)村生育率將降低 用下面函數(shù)反映這種變化式中,為參考系數(shù)（2）死亡率 隨著時(shí)間的推移，醫(yī)療水平的提高，死亡率將下降，但死亡率中有一部分是非疾病死亡，對(duì)于青年人死亡率比較平穩(wěn)，死亡率變化主要體現(xiàn)在老年人。 實(shí)驗(yàn)結(jié)論現(xiàn)有我國(guó)1996—2013年的人口總數(shù), 應(yīng)用編寫(xiě)的logistic模型和灰色模型模型的程序, 首先根據(jù)我國(guó)19962012年的數(shù)據(jù), 利用三種預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè), 將所預(yù)測(cè)得到的2013年全國(guó)人口總數(shù)與已有數(shù)據(jù)進(jìn)行比較, 并驗(yàn)證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期預(yù)測(cè)精度。對(duì)比國(guó)家人口計(jì)生委2003年預(yù)測(cè)結(jié)果（見(jiàn)附錄）, logistic模型和GM(1,1)模型都能非常精確的預(yù)測(cè)出在短期內(nèi)我國(guó)未來(lái)人口總數(shù), 在中期預(yù)測(cè)中, 也能較好的反映出人口變化趨勢(shì)。 實(shí)驗(yàn)步驟( 1) 輸入原始數(shù)據(jù)資料；( 2) 應(yīng)用灰色模型進(jìn)行預(yù)測(cè), 得到預(yù)測(cè)序列；( 3) 將預(yù)測(cè)值作為輸入量, 原始數(shù)據(jù)作為期望值, 對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練, 得到相應(yīng)的權(quán)值和閥值；( 4) 輸入需要預(yù)測(cè)的年份, 即可得到具有相當(dāng)精度的預(yù)測(cè)量。 數(shù)據(jù)來(lái)源說(shuō)明本文主要根據(jù)《中國(guó)人口統(tǒng)計(jì)年鑒》上收集到的2001年到2005年部分?jǐn)?shù)據(jù), 在灰色預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上, 引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型, 建立了中國(guó)人口增長(zhǎng)的和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型, 并由此對(duì)中國(guó)人口增長(zhǎng)的中短期和長(zhǎng)期趨勢(shì)做出預(yù)測(cè)。設(shè):輸入樣本(年份歸一化后的數(shù)據(jù))輸出樣本觀測(cè)值(對(duì)應(yīng)199605年的總?cè)丝跉w一化后的數(shù)據(jù)): 采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型