【正文】 數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院 專(zhuān)業(yè)班級(jí) 信息與計(jì)算科學(xué) 1102 班 指導(dǎo)教師 趙 暉 完成地點(diǎn) 陜西理工學(xué)院 2020 年 5 月 25 日陜西理工學(xué)院畢業(yè) 設(shè)計(jì) 基于 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中國(guó)人口預(yù)測(cè)算法研究 作 者：宋 波 （陜理工學(xué)院數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院信息與計(jì)算科學(xué)專(zhuān)業(yè) 1102班，陜西 漢中 723000） 指導(dǎo)教師：趙 暉 [摘要 ]我國(guó)現(xiàn)正處于全面建成小康社會(huì)時(shí)期 ,人口發(fā)展面臨著巨大的挑戰(zhàn) ,經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展與資源環(huán)境的矛盾日益尖銳。我國(guó)是個(gè)人口大國(guó)、資源小國(guó)，這對(duì)矛盾將長(zhǎng)期制約我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展。本文介紹了人口預(yù)測(cè)的概念及發(fā)展規(guī)律等。其次，本文提出了一種基于 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的 優(yōu)化算法，該算法避免了人們?cè)?預(yù)測(cè) 中參數(shù)選擇的主觀性而帶來(lái)的精度的風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)了人口預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。同時(shí)，在算法的穩(wěn)定性和擴(kuò)展性方面，該算法也明顯優(yōu)于其他算法。 [關(guān)鍵詞 ] 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Logistic 人口模型 )1,1(GM 灰色預(yù)測(cè)模型 matlab 軟件 陜西理工學(xué)院畢業(yè) 設(shè)計(jì) Population projections based on neural works Author: Song Bo (Grade11,Class 2, Major in Information and puting science, Mathematics and puter science Dept. Shaanxi University of Technology, Hanzhong 723000,Shaanxi) Tutor:Zhao Hui Abstract： Our country is now in the period of building a moderately prosperous society, demographic development is faced with great challenges, the contradiction between economic and social development and environmental pr otection increasingly sharp. Our country is populous country, resources small country, this contradiction will have long hindered the development of economy and society. Accurately predict the future demographic trends, population planning and development of rational population distribution program has great theoretical and practical significance. This paper introduces the concept of population projections and development law and so on. Firstly, taking into account the population predicted to have a lot of redundancy, to expand the scope and volume of flow characteristics, but also to improve the population projections of the effect, therefore, the use of normalized data were processed on the population, which does not require discrete raw data, this ensures that the population forecast accuracy and pleteness of information the original data. Secondly, this paper presents an optimization algorithm based on neural work prediction, the algorithm avoids the people in the forecast parameters and risks subjectivity accuracy, and enhance the accuracy of population projections. Meanwhile, in order to show the effectiveness of the algorithm, and designed several people population model is usually used and the gray prediction model and algorithm, and tested using the same data, obtained good results, that population is the most accurate prediction algorithm, which forecast outperforms other algorithms , which mainly affect the selection parameters for enhanced predictability, eventually leading to population forecasting accuracy. Meanwhile, in the stability and scalability algorithm, the algorithm is also significantly better than the other algorithms. Consider the impact of fertility, mortality, population growth and other factors, rebuild the neural work model to predict population. Key words:Neural work Logistic population model )1,1(GM grey prediction model matlab software 陜西理工學(xué)院畢業(yè) 設(shè)計(jì) 目錄 1. 緒論 .................................................. 1 引言 .................................................. 1 研究的背景及意義 ...................................... 1 研究背景 .......................................... 1 研究意義 .......................................... 2 人口預(yù)測(cè)發(fā)展及研究現(xiàn)狀 ................................. 2 基本目標(biāo)及主要內(nèi)容 .................................... 2 組織結(jié)構(gòu) .............................................. 3 .................................. 3 阻滯增長(zhǎng)模型（ Logistic 模型） ............................. 3 灰色系統(tǒng) )1,1(GM 預(yù)測(cè)模型 ................................. 4 研究領(lǐng)域及理論 ................................... 4 灰色模型發(fā)展 ...................................... 5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型研究概述 ............................... 6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型概念 .................................. 6 研究的發(fā)展 ........................................ 6 研究領(lǐng)域 .......................................... 6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過(guò)程 .................................. 6 ........................................... 7 阻滯增長(zhǎng)模型的算法： ................................... 7 )1,1(GM 算法 ............................................ 8 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)驗(yàn) ....................................... 9 .............................................. 10 Logistic 模型預(yù)測(cè) ....................................... 10 )1,1(GM 模型的求解 ..................................... 12 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人口預(yù)測(cè)模型 ............................... 14 ........................................ 17 數(shù)據(jù)來(lái)源說(shuō)明 ......................................... 17 實(shí)驗(yàn)步驟 ............................................. 17 實(shí)驗(yàn)結(jié)論及分析 ....................................... 18 陜西理工學(xué)院畢業(yè) 設(shè)計(jì) 實(shí)驗(yàn)結(jié)論 ............................................. 18 致謝 .................................................... 21 參考文獻(xiàn) ................................................ 22 附錄 .................................................... 23 陜西理工學(xué)院畢業(yè) 設(shè)計(jì) 第 1 頁(yè) 共 32 頁(yè) 1. 緒論 引言 中國(guó)是一個(gè)人口大國(guó) ， 人口的增長(zhǎng)影響和制約著國(guó)家各個(gè)方面的發(fā)展 ， 有效的預(yù)測(cè)人口數(shù)量，制定合理政策，將有利于國(guó)家的綜合發(fā)展。傳統(tǒng)的人口預(yù)測(cè)方法主要有 Logistic 生物增長(zhǎng)模型、灰色預(yù)測(cè)、 回歸分析等方法，這些方法在人口預(yù)測(cè)領(lǐng)域起到一定的作用，但是在建立模型時(shí)都要對(duì)模型進(jìn)行假設(shè)。如果在一些簡(jiǎn)單的模型下進(jìn)行數(shù)據(jù)模擬。 文獻(xiàn) [57]中提出的模型，雖有預(yù)測(cè)功能，其預(yù)測(cè)精度不高 ， 誤差較大，且復(fù)相關(guān)系數(shù)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)處于失真狀態(tài)。 中國(guó)自古以來(lái)是一個(gè)人口大國(guó) 。 1949 年到 1957年 8 年時(shí)間 ， 人口增長(zhǎng)了 1億 ； 1964年總?cè)丝诔^(guò) 7億 ， 1969年總?cè)丝诔^(guò) 8億 ， 1974年總?cè)丝诔^(guò) 9億 。 中國(guó)人口凈增長(zhǎng)率波動(dòng)比較劇烈 。 實(shí)行近 30 年來(lái) ,使我國(guó)少生了 4億多人 ,為中國(guó)現(xiàn)代化建設(shè) ,全面實(shí)現(xiàn)小康社會(huì)打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ) ,同時(shí)也為世界人口控制做出了杰出貢獻(xiàn) 。 在我國(guó)現(xiàn)代化進(jìn)程中必須實(shí)現(xiàn)人口與經(jīng)濟(jì) 、 社會(huì) 、 資源 、 環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展和可持續(xù)發(fā)展 ,而人口問(wèn)題始終是制約我國(guó)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一 。 對(duì)中國(guó)未來(lái)人口的準(zhǔn)確預(yù)測(cè) ,能夠?yàn)橹袊?guó)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的重大決策提供科學(xué)依據(jù) ,這對(duì)加速推進(jìn)我國(guó)現(xiàn)代化建設(shè)有著極為重要的現(xiàn)實(shí)意義 。 研究的背景及意義 人口問(wèn)題始終是經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的核心問(wèn)題 ,中國(guó)作為一個(gè)發(fā)展中國(guó)家 ,占據(jù)著世界 19%的人口比重 ,居于首位。當(dāng)前的計(jì)劃生育人口政策是我國(guó)的一項(xiàng)基本國(guó)策 ,實(shí)施于 1976年 ,它主要是針對(duì)當(dāng)時(shí)我國(guó)人口大量增加、 人口發(fā)展與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平極不相應(yīng)等現(xiàn)象提出來(lái)的。出現(xiàn)了諸如人口出生性別比例失調(diào) ,勞動(dòng)力市場(chǎng)供給不足 ,老齡化趨勢(shì)愈演愈烈等現(xiàn)象 ,這 些都影響著中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的進(jìn)程 ,成為目前亟待解決的問(wèn)題。這些對(duì)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的發(fā)展都提出了新的挑戰(zhàn) ,中國(guó)的人口問(wèn)題也面臨著新的研究環(huán)境。對(duì)此，單純的人口數(shù)量控制 (如已實(shí)施多年的 計(jì)劃生育 )不能體現(xiàn)人口規(guī)劃的科學(xué)性。 隨著對(duì)人口規(guī)劃精準(zhǔn)度要求的提高，通過(guò)數(shù)學(xué)方法來(lái)定量計(jì)算各種人口指數(shù)的方法