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基本信息
- 項(xiàng)目名稱(chēng)：
- 生態(tài)江西的人口預(yù)測(cè)與控制策略的優(yōu)化研究
- 來(lái)源：
- 第十二屆“挑戰(zhàn)杯”作品
- 小類(lèi)：
- 社會(huì)
- 簡(jiǎn)介：
- 文章的主旨是通過(guò)對(duì)線(xiàn)性回歸，Logistic 增長(zhǎng)模型和修正的馬爾薩斯等數(shù)學(xué)模型的應(yīng)用來(lái)得出江西省未來(lái)40年的估計(jì)值，用matlab對(duì)各個(gè)模型進(jìn)行擬合，再與真實(shí)值比較，得出平均相對(duì)誤差，考慮到人口影響因素并不是單一的，而是有多種因素影響控制，故最后對(duì)三種模型采用最優(yōu)組合模型，得出各個(gè)模型相應(yīng)的權(quán)重值，人口預(yù)測(cè)的結(jié)果為對(duì)各個(gè)模型采用加權(quán)平均和得出.最后以人口的預(yù)測(cè)值為依據(jù)，給出了具體對(duì)策.
- 詳細(xì)介紹：
- 人口問(wèn)題一直是21世紀(jì)江西省所面臨的最重大的問(wèn)題之一，無(wú)論是對(duì)江西省目前經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的認(rèn)識(shí)，還是對(duì)未來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的預(yù)測(cè)，人口問(wèn)題的研究都具有十分重要的意義.再聯(lián)系當(dāng)前江西省的鄱陽(yáng)湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)的建設(shè)等，建立一個(gè)真實(shí)有效的人口增長(zhǎng)數(shù)學(xué)模型對(duì)江西人口增長(zhǎng)的中短期和長(zhǎng)期趨勢(shì)做出預(yù)測(cè)就顯得尤為重要. 目前，人口預(yù)測(cè)模型有很多，主要有線(xiàn)性回歸模型、指數(shù)模型、冪函數(shù)模型、自然回歸模型、灰色系統(tǒng)GM（1，1）等模型.本文采用普遍反應(yīng)較好，且較易理解、認(rèn)識(shí)的線(xiàn)性回歸，Logistic 增長(zhǎng)模型和修正的馬爾薩斯人口模型分析方法，在合理假設(shè)的基礎(chǔ)上，利用《江西統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》的人口數(shù)據(jù)對(duì)江西省2010～2050 年的人口做出預(yù)測(cè).首先，分別使用這三種模型利用已有的數(shù)據(jù)對(duì)每年的人口做出預(yù)測(cè)，再應(yīng)用三種模型1990年至2009年擬合的值與實(shí)際值對(duì)比得出相對(duì)誤差，平均相對(duì)誤差分別為0.81 %，0.95 % ，0.75%.考慮到人口影響因素并不是單一的，而是有多種因素影響控制，故最后對(duì)三種模型采用最優(yōu)組合模型，賦予三種方法最合適的權(quán)值（0.2880，0.1573，0.5547），對(duì)3種模型使用加權(quán)平均，得出相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)預(yù)測(cè)結(jié)果（文中所有擬合與預(yù)測(cè)均用MATLAB編程得出）.當(dāng)前江西省人口發(fā)展還存在人口增長(zhǎng)率較高、出生性別比失衡、老齡化加快、平均受教育程度以初中為主等人口問(wèn)題，這些影響因素在文中也有粗略的考慮. 本論文最后在得出預(yù)測(cè)結(jié)果、給出相應(yīng)相對(duì)誤差的基礎(chǔ)上對(duì)江西省人口控制給出了幾點(diǎn)優(yōu)化建議（如：可以在一定程度上放松對(duì)計(jì)劃生育的要求，但要控制人口增長(zhǎng)速度在一定的區(qū)間內(nèi)、優(yōu)化人口結(jié)構(gòu)、在控制人口增長(zhǎng)速度適度的前提下不斷提高人口素質(zhì)等），為江西省在新的歷史機(jī)遇期制定相關(guān)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略與規(guī)劃提供相應(yīng)的依據(jù).
作品專(zhuān)業(yè)信息
撰寫(xiě)目的和基本思路
- 運(yùn)用三種人口模型分析方法，對(duì)江西省人口規(guī)模在未來(lái)41年的發(fā)展做出預(yù)測(cè)，旨在為江西省政府制定社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略計(jì)劃提供參考依據(jù)，為鄱陽(yáng)湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)的建設(shè)提供一個(gè)人與自然和諧相處的環(huán)境.在合理的假設(shè)條件下，把用三種方法預(yù)測(cè)1990年到2009年的人口與實(shí)際人口相比，做出誤差分析.為進(jìn)一步提高精確度，賦予三種模型最優(yōu)權(quán)值，預(yù)測(cè)出江西省今后41年人口.最后對(duì)模型給出評(píng)價(jià)，提出控制人口一些建議.
科學(xué)性、先進(jìn)性及獨(dú)特之處
- 1 利用馬爾薩斯修正模型預(yù)測(cè)，比傳統(tǒng)的模型更準(zhǔn)確. 2 Logistic 模型考慮到了限制人口增長(zhǎng)的環(huán)境約束因子，是中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)尤其是長(zhǎng)期預(yù)測(cè)中比較理想的人口模型. 3 為了避免單一模型預(yù)測(cè)所帶來(lái)的局限性，降低預(yù)測(cè)的誤差，運(yùn)用最優(yōu)化原理，賦予三種方法最合適的權(quán)值，從而實(shí)現(xiàn)模型的優(yōu)化. 4這次預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)用第六次人口普查的最終準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)來(lái)檢測(cè)，比較誤差發(fā)現(xiàn)模型的精確程度較高.
應(yīng)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義
- 人口、資源、環(huán)境是影響經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的基本因素.為實(shí)現(xiàn)鄱陽(yáng)湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)人口、資源、環(huán)境的協(xié)調(diào)，需要了解江西人口的現(xiàn)狀.該作品運(yùn)用線(xiàn)性回歸，Logistic 增長(zhǎng)模型和修正的馬爾薩斯模型分析方法，利用統(tǒng)計(jì)年鑒的人口數(shù)據(jù)對(duì)江西省未來(lái)41年的人口做出預(yù)測(cè).發(fā)現(xiàn)當(dāng)前江西省人口發(fā)展還存在問(wèn)題.由此啟發(fā)出解決矛盾的新思路，走出一條有江西特色的人口與社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的新路子，提出了一些具體的對(duì)策.
作品摘要
- 人口、資源、環(huán)境是一個(gè)國(guó)家的基本國(guó)情，是影響經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的基本因素.為實(shí)現(xiàn)鄱陽(yáng)湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)人口、資源、環(huán)境的協(xié)調(diào)，需要了解江西人口的現(xiàn)狀，更要對(duì)以后的人口發(fā)展趨勢(shì)做出科學(xué)預(yù)測(cè). 本研究運(yùn)用線(xiàn)性回歸、Logistic 增長(zhǎng)模型和修正的馬爾薩斯模型分析方法，利用《江西統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》的人口數(shù)據(jù)對(duì)江西省2010～2050年的人口做出預(yù)測(cè).預(yù)測(cè)結(jié)果顯示，3 種模型均取得了較好的模擬效果，并根據(jù)1990年至2009年的實(shí)際人口，通過(guò)數(shù)據(jù)擬合得出相對(duì)誤差，最后利用最優(yōu)組合預(yù)測(cè)模型，算出2010年的人口預(yù)測(cè)數(shù)是4449.620萬(wàn)，而江西省第六次人口普查的人口數(shù)是4456.748萬(wàn)，誤差比為0.16%； 當(dāng)前江西省工業(yè)化、城鎮(zhèn)化加速發(fā)展過(guò)程中存在人口增長(zhǎng)率較高、出生性別比失衡、老齡化加快、平均受教育程度較低等人口問(wèn)題，這些問(wèn)題嚴(yán)重制約著鄱陽(yáng)湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)的建設(shè).由此本研究根據(jù)江西人口預(yù)測(cè)的結(jié)果，提出了一些解決人口問(wèn)題的具體對(duì)策，即實(shí)行適當(dāng)計(jì)劃生育政策、控制人口增長(zhǎng)與提高人口素質(zhì)相結(jié)合、關(guān)注老齡化問(wèn)題等，走出一條有江西特色的人口與社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的新路子.
獲獎(jiǎng)情況及評(píng)定結(jié)果
- 無(wú)
參考文獻(xiàn)
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調(diào)查方式
- 書(shū)報(bào)刊物 統(tǒng)計(jì)報(bào)表
同類(lèi)課題研究水平概述
- 目前，人口預(yù)測(cè)模型有很多，主要有線(xiàn)性回歸模型、指數(shù)模型、冪函數(shù)模型、自然回歸模型、灰色系統(tǒng)GM（1，1）等模型.線(xiàn)性回歸模型是將各個(gè)時(shí)期的人口發(fā)展速度看成是不變的，即在人口發(fā)展過(guò)程曲線(xiàn)上每一點(diǎn)斜率基本是一個(gè)定量，如果人口數(shù)量在后期的變化受到前期人口數(shù)據(jù)的影響，且后期的人口數(shù)量與前期的人口數(shù)量呈一定的線(xiàn)性關(guān)系，可以用自然回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)后期的人口數(shù)量，如果人口數(shù)量的發(fā)展先是緩慢增長(zhǎng)，隨著時(shí)間的推移，增長(zhǎng)的速度越來(lái)越快，在這種情況下，可以用指數(shù)模型來(lái)預(yù)測(cè)，有些人口發(fā)展曲線(xiàn)開(kāi)始時(shí)斜率較大，增長(zhǎng)速度很快，后期增長(zhǎng)比較緩慢，此時(shí)應(yīng)該選擇冪函數(shù)模型.在現(xiàn)實(shí)世界中，并不是所有的人口發(fā)展都是以簡(jiǎn)單的線(xiàn)性或非線(xiàn)性曲線(xiàn)來(lái)顯示，無(wú)規(guī)律可循或資料不是很全的情況下可以用灰色系統(tǒng)GM（1，1）模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，灰色系統(tǒng)GM（1，1）模型克服了最小二乘法對(duì)資料的隨機(jī)波動(dòng)完全盲目的被動(dòng)局勢(shì)，對(duì)于預(yù)測(cè)對(duì)象不全和資料波動(dòng)太大不平穩(wěn)的人口發(fā)展趨勢(shì)效果較好，但是灰色模型預(yù)測(cè)的幾何曲線(xiàn)往往呈單調(diào)遞增或遞減趨勢(shì)，對(duì)人口總量變化的隨機(jī)波動(dòng)則反映較弱；logistic模型考慮到人口的增長(zhǎng)是有限的，且提出人口總數(shù)的增長(zhǎng)規(guī)律隨著人口數(shù)量的增多，人口增長(zhǎng)率是逐漸下降的，logistic模型體現(xiàn)了自然生態(tài)的平衡，克服了用其他模型預(yù)測(cè)表現(xiàn)出人口無(wú)限增長(zhǎng)趨勢(shì)，其缺點(diǎn)在于短期內(nèi)人口增長(zhǎng)可能受到政策等因素的影響等無(wú)法準(zhǔn)確描繪. 各種單一模型都有其自身的優(yōu)點(diǎn)和缺陷，為了避免單一模型預(yù)測(cè)所帶來(lái)的局限性，降低預(yù)測(cè)的誤差，以便較好地預(yù)測(cè)未來(lái)人口的實(shí)際情況， 本課題首先把傳統(tǒng)的馬爾薩斯模型修正，然后用修正后的三種模型的最優(yōu)權(quán)值綜合來(lái)預(yù)測(cè)江西省人口，從而實(shí)現(xiàn)模型的優(yōu)化，預(yù)測(cè)精度較高.
