考虑年龄结构的人口模型

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离散人口模型

离散人口模型

离散人口增长预测模型1 模型假设1)假设不考虑迁徙等社会因素的影响;2)假设女性比和死亡率与时间无关;3)假设生育模式只与年龄有关。

2 模型建立按照Leslie 模型的基本思路,将考虑年龄结构和生育模式的连续型人口模型离散化,即可得到离散形式的人口模型[1]。

用)(t x i 表示第t 年i 岁(指满i 岁但达不到1+i 岁)的总人数,1-n 0,1,2,...,i 0,1,2,...t ==;(设n 为最高年龄),)(t b i 表示第t 年i 岁女性生育率(每位女性平均生育的婴儿数),育龄区间为[1i ,2i ].用i k 表示i 岁人口的女性比。

于是第t 年出生的婴儿数为)()()(21t x k t b t f i i i i i i ∑==引入生育模式i h ,将)(t b i 分解为1,)()(21==∑=i i i i i i h h t t b β其中,生育模式的具体形式可取连续型人口模型给出的Γ分布。

有:)()()(21t x k h t t f i i i i i i ∑==β, ∑==21)()(i i i i t b t β)(t β是第t 年所有育龄女性平均生育的婴儿数。

若女性在整个育龄期内保持生育率不变,则)(t β就是第t 年1i 岁的每位女性一生平均生育的婴儿数,即总和生育率(简称生育率)或生育胎次,是控制人口数量的主要参数。

记i 岁人口的死亡率为i d ,存活率为1,...,2,1,0,1-=-=n i d s i i ,则1,...,2,1,1,...,2,1,0),()1(1-=-==++n i n i t x s t x i i i而)1(1+t x 是第t 年出生的婴儿中存活下来的数量,即)(0t f s (这里)()(0t x t f =)。

于是i i i i i i i i k h s r t x r t t x 01),()()1(21==+∑=β引入按年龄分组的人口分布向量,...2,1,0,)](),...,(),([)(21==t t x t x t x t x T n为了清楚地表明)(t β的作用,将L 矩阵分解成两个矩阵,记⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=-0...00............00...000...000...00121n s s s A ,⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=0...00...00...0..................0...00...00...00...0...0...01in i r r B 则模型(),()式可表示为)()()()1(t Bx t t Ax t x β+=+由上述模型可知,此模型可以通过一个初始状态量和四个变量进行求解,分别为人口的初始分布)0(x 、当前的存活率i s 、女性比i k 、生育模式i h ,以及总和生育率)(t β。

基于灰色聚类理论的人口年龄结构评估模型

基于灰色聚类理论的人口年龄结构评估模型

不 同群 组 的样本 相 异 的一组 方 法r l 1 。 由于 它在 处理 小样
本、 贫信息 的聚类 问题上具有独特的优势, 因此一直是 人们 理论 探 讨 与应 用研 究 的热 点 。
人 口问题是我 国社会 和经济发展 的关键 要素之 人 口统计学的理论和实际状况都显示 , 人 口不受控 制则人 口年龄结构呈金字塔状 , 总人 口以中青年为主。
灰 色 聚类隶 属 于灰 色 系统 理论 ,是 多 元统 计 分析

个社会 问题 , 也是一个严重的经济问题 , 如果处理不
中研究 “ 物以类 聚” 的一种方法 , 它是将分类对象置于 个多维空 间中, 依据样本间关联 的度量标准将 其 自 动分成几个群组, 且使同一群组 内的样本相似, 而属于
实行独生子女人 口政策 , 人 口年龄结构则呈蘑菇状 , 老
年 人 口比重 上 升 。 1 9 7 8年 以后 , 我 国人 口老 龄化 现象
初 现端倪 , 老龄化 问题 突 出。 人 口年龄 结构 的问题 既是
收 稿 日期 : 2 0 1 3 — 1 0 — 2 9
基金项 目: 内蒙古高等学校科学研究项 目( 项 目编号 : N J Z Y 1 1 1 0 6 ) ; 内蒙古 自然科 学基金项 目( 项 目编号 : 2 0 1 0 M S 1 0 0 7 ) 。 作者简介 : 陈宝平 ( 1 9 7 0 一) , 女, 内蒙古临河市人 , 硕士 , 副教授 , 主要研究方向 : 最优化理论与算法。
数。 根据人们的思维习惯 , 对灰类中心点 的把握和判断 通常 比灰 区 间的把握 和判 断更 准确 , 因此 , 据 此得 到 的
结论也 更科 学 、 更 可靠 。
设 有 n个对象 , I T 1 个评估指标 , s 个不 同的灰类 ,

数学建模之中国人口增长的预测和人口结构的简析

数学建模之中国人口增长的预测和人口结构的简析

中国人口增长的预测和人口结构的简析摘要本文根据过去数十年的人口数据,通过建立不同的数学模型,对中国人口的增长进行了短期和中长期的预测。

模型一:从中国统计年鉴—2008,查找得到2000-2007年的人口数据,然后用灰色模型进行人口的短期(2008-2017)预测。

这里,我们采用两种算法进行人口总数的预测。

一种是用灰色模型分别对城镇人口和乡村人口进行人口预测,然后求加和得到总的人口数;另一种是用灰色模型对实际的总人口数进行预测,预测未来10年的总人口数。

通过比较相对误差率知道第二种方法预测得到的数据误差较小,故采用第二种方法预测的未来10年的人口数为:模型二:对于中长期的预测我们采用Leslie模型进行预测。

我们利用题中所提供的人口数据的比例,将人分为6种类型,在考虑年龄结构的基础上,对各类人中的女性人数分别进行预测,然后根据男女的性别比例,求出男性的人口数,再将预测得到的各类人数进行汇总加和,最终得到总的人口数。

由于我们是根据年龄结构进行的预测,所以可以对人口进行简单的分析,得到老龄化变化趋势,乡镇市的人口所占比例的变化等。

关键词:人口预测;灰色模型;分类计算;Leslie模型一、模型假设模型一的假设:1、不考虑国际迁移,认为国家内部迁移不改变人口总量;2、不考虑自然灾害、疾病等因素对人口数量的影响;3、文中短期预测到2017年4、大面积自然灾害、疾病的发生以及人们的生育观念等因素会对当年的生育率和人口数量产生影响,认为这些因素在预测误差允许的范围内.模型二的假设:1、每一年龄组的女性在每一个时间段内有相同的生育率和死亡率;2、在预测的时间段内男女的性别比例保持现状不变;3、不考虑人口的迁入和迁出;4、不考虑空间等自然因素的影响,不考虑自然灾害对人口数量的影响。

二、问题分析中国是一个人口大国,随着经济的不断发展,生产力达到较高的水平,现在的问题已不是仅仅满足个人的需要,而是要考虑社会的需要。

中国未富先老,对经济的发展产生很大的影响。

人口年龄结构模型建模和预测

人口年龄结构模型建模和预测

人口年龄结构模型是对一个地区或国家的人口按照年龄划分而建立的模型,它反映了该地区或国家的不同年龄段的人口数量及其比例关系。

通过对人口年龄结构进行建模和预测,可以揭示未来的人口发展趋势,提前为政府和社会进行人口政策的制定和社会发展的规划提供依据。

人口年龄结构模型建模的基本步骤包括:数据收集、年龄段划分、建模方法选择和数据拟合。

首先,需要收集该地区或国家的相关人口数据,包括人口总量、不同年龄段的人口数量等。

然后,根据实际情况,将不同年龄段按照一定的划分标准划分,常见的划分标准包括:0-14岁为儿童,15-64岁为劳动年龄人口,65岁及以上为老年人口。

接下来,根据数据的特点选择合适的建模方法,常见的方法包括:线性模型、非线性模型、时序分析等。

最后,根据建模过程中的数据和模型,进行数据拟合与估计,得到具体的人口年龄结构模型。

人口年龄结构模型预测的方法主要有人口动态模型和人口推移模型。

人口动态模型是基于人口自然增长率、迁入迁出率等因素的模型,通过对这些因素的分析和估计,预测未来的人口数量和年龄结构。

人口推移模型是基于已有的人口年龄结构模型和历史数据,通过拟合历史数据和未来预测数据,来预测未来的人口年龄结构。

人口推移模型的常用方法有人口扩散模型和人口改变模型。

人口扩散模型是通过推动人口在年龄段之间的转移,实现总体人口年龄结构的变化。

人口改变模型是通过预测各年龄段人口数量变化来预测未来的人口年龄结构。

需要特别强调的是,人口年龄结构模型的建模和预测仍然存在许多不确定性。

首先,人口发展受到多种因素的影响,如社会经济发展水平、教育水平、卫生状况等。

其次,人口的迁徙和流动也会对人口年龄结构产生重要影响,而这是难以准确预测和建模的。

最后,人口政策的制定也会对人口年龄结构产生不可忽视的影响。

尽管如此,人口年龄结构模型的建模和预测仍然是非常重要的,可以为政府和社会规划提供科学依据。

通过建立合理的人口年龄结构模型,可以更好地预测和分析人口变动对社会经济的影响,为人口政策的制定提供参考,促进经济发展和社会稳定。

人口结构数学模型

人口结构数学模型

人口结构数学模型人口结构数学模型是指利用数学方法来描述和预测人口结构变化的模型。

人口结构是指一个地区或一个国家的人口在不同年龄、性别和民族等方面的分布情况。

人口结构数学模型的建立可以帮助我们更好地了解人口变化的规律和趋势,为制定人口政策和规划提供科学依据。

人口结构数学模型的基本原理是利用数学公式和统计方法来描述和分析人口的出生、死亡和迁移等现象,从而得出人口结构的变化趋势。

常用的人口结构数学模型有人口金字塔模型、人口平衡模型和人口预测模型等。

人口金字塔模型是描述人口结构的一种常用方法。

它以年龄为横轴,男女人口数为纵轴,通过不同年龄段的人口数量分布情况来展示人口结构的形状。

人口金字塔模型可以直观地反映一个地区或一个国家的人口特征,比如年轻人口、老年人口和劳动力人口的比例等。

通过对人口金字塔模型的分析,可以预测未来几十年的人口变化趋势,为制定人口政策和规划提供参考。

人口平衡模型是用来描述人口出生、死亡和迁移等因素对人口结构的影响。

人口平衡模型基于人口统计数据,通过建立一系列的微分方程组,描述不同年龄组的人口数量随时间的变化。

通过求解这些微分方程组,可以得出人口结构的变化趋势和稳定状态。

人口平衡模型可以帮助我们了解人口增长的原因和机制,为人口政策的制定和规划提供科学依据。

人口预测模型是用来预测未来人口数量和结构变化的一种模型。

人口预测模型基于历史的人口统计数据和人口变化的规律,通过建立数学模型来预测未来的人口数量和结构。

常用的人口预测模型有线性回归模型、指数增长模型和灰色模型等。

利用这些模型可以预测未来几十年的人口数量和结构变化,为制定人口政策和规划提供决策依据。

人口结构数学模型是研究人口结构变化的重要工具。

通过建立人口金字塔模型、人口平衡模型和人口预测模型等,可以更好地了解和预测人口的变化趋势,为人口政策和规划提供科学依据。

人口结构数学模型的应用可以帮助我们更好地应对人口老龄化、劳动力供给不足等问题,促进社会经济的可持续发展。

具有年龄结构与区分性别的中国人口增长模型

具有年龄结构与区分性别的中国人口增长模型

基 金项 目 :山东 省 教 育 厅 基 金 资助 项 目(O P 5 J6 5) 作 者简 介 :李连 忠 ( 9 2 ) 山 东潍 坊 人 , 教授 , 17- , 副 主要 从 事 微 分 方 程定 性 理 论 与 稳 定性 理 论 的研 究
E mal 13 9 @ 1 3 cr — i:1z 4 7 6 .o n

4 4~ 6 ,6 0岁 ; 一5 6 ~7 ,1 5岁 ; 一6 7  ̄9 , 6 0岁 . 为行文 方便 , 一 些符 号约 定 : 作 P 为第 组 女 性 的存
活率 ,一0 1 … , (一0表示 女性婴 儿 的存 活率 )P 为第 组 男性 的存 活率 ,—O 1 … , ( 一0表示男 ,, 6i ; , , 6 性 婴儿 的存 活率 )6 为第 i 女性 的平 均 生 育率 ( 文 中 b 一b 一0 b ≠0 b ≠0 b≠0 b 一6 一0 ; ; 组 本 。 。 ,。 ,。 , , )
与女性人 口不 同 , 男婴 儿 的数 量是 由各年 龄段 女性人 口数 与相应 的生 育率决定 的 , 要考虑 出生性 还 别 的差 异 , 以下我们把 女性 和男性 人 口模 型分 开建立 .
2 1 建 立 女 性 人 口 增 长 的 离 散 模 型 ( el 离 散 模 型 )】 . L se i 【
Vo1 6, .2 NO. 2
J n 2 0 u ., 0 8
具 有 年 龄 结 构 与 区 分 性 别 的 中 国人 口增 长 模 型
李连 忠
( 山 学 院 数 学 与系统 科 学 系 , 东 泰 安 泰 山 212) 70 1
摘 要 : 合 考 虑 了年 龄结 构 、 别 与地 区 ( 市 、 、 综 性 城 镇 乡村 ) 我 国人 口发 展 的 影 响 , 立 了 离 散线 性 的差 分 方 程 组 人 口 对 建

中国人口年龄结构预测模型

中国人口年龄结构预测模型

中国人口年龄结构预测模型是基于现有的人口统计数据和相关的经济、社会因素构建的一个预测模型。

该模型通过分析人口的出生率、死亡率、迁移率等指标,以及经济发展水平、医疗水平、社会保障政策等因素,预测未来的人口年龄结构变化。

首先,人口年龄结构预测模型需要建立一个基础的人口统计数据库。

这个数据库需要包括历史的人口数据,包括出生率、死亡率、迁移率等指标,还有人口的年龄分布等信息。

同时,还需要收集相关的社会、经济数据,如GDP增长率、教育水平、医疗保障政策等。

接下来,利用统计分析方法,对历史数据进行分析和建模。

可以使用回归分析、时间序列分析等方法,找出人口变动的规律。

例如,通过回归分析人口出生率与经济发展指标的关系,可以获得出生率对经济因素的敏感度,从而推测未来人口出生率的变化。

同样,可以对死亡率、迁移率进行类似的分析。

在建立了基本的模型之后,需要考虑一系列的影响因素。

例如,人口政策的调整、城乡发展差距、社会保障政策等。

这些因素都会对人口年龄结构的变化产生影响,需要进行适当的修正。

最后,利用建立好的模型,进行人口年龄结构的预测。

可以采用图表、可视化等方法,展示未来人口年龄结构的变化趋势。

同时,还可以进行灵敏度分析,考虑不同因素的变化对预测结果的影响,从而提供决策者制定人口政策的参考依据。

需要注意的是,人口年龄结构预测只是对未来的趋势进行推测,存在一定的不确定性。

因此,在使用模型的预测结果时,需要结合实际情况进行综合考虑,避免过度依赖模型结果。

总之,中国人口年龄结构预测模型是一个复杂的系统工程,需要综合考虑多个因素,通过统计分析和建模来预测未来的人口年龄结构变化。

这个模型的建立对于制定科学合理的人口政策,推动社会经济发展具有重要意义。

logistic模型在人口预测中的应用

logistic模型在人口预测中的应用

l o g i s t i c模型在人口预测中的应用The final revision was on November 23, 2020Logistic模型在中国人口预测中的应用摘要人口问题是当今世界的一个热门话题,全球人口总数的不断激增,使得自然资源人均可利用量不断减少,因此对未来人口数量的预测显得十分的重要。

随着数学模型的不断发展和应用,数学模型在现实生活中的应用越来越多,所起作用也越来越重要。

经典的人口模型——Malthus模型由于存在诸多限制,其预测的结果不太准确。

本论文主要是应用Logistic模型来对中国未来几年的人口进行一个粗率的预测,利用显着性进行模型检验,同时展示数学模型在中国人口方面的应用。

Logistic模型考虑随着人口的增加,自然增长率、自然因素、环境因素等其它因素对人口的影响,预测结果基本符合我国的人口增长趋势。

应用Logistic模型进行人口预测,相比于Malthus模型和灰色预测模型,其拟合度更高,得到的结果更加精确。

关键词:中国人口人口预测 Logistic模型显着性检验Logistic model in the application of forecast the ChinesepopulationAbstract:The population problem is a hot topic in today's world. World's population soared, which reduce natural resources per capita availability progressively. Therefore population forecast is very important for the future. With the continuous development of mathematical models and models' application, Application of mathematical model in real life becomes more and more, whose work is becoming more and more important as well. By reason that there are many restrictions in the Malthus model the classical population model, the prediction result is not very accurate. This paper mainly uses the Logistic model to roughly predict the population of China in the next few years, and shows the application of mathematical model in terms of population in China at the same time. Logistic model considers the increase of population's natural growth, natural factors, environmental factors and other factors influence on the population, and the prediction results conform to the trend of population growth our country.Compared with the Malthus model and the Grey forecasting model, the prediction results of the Logistic model have a high fitting degree and is also more accurate.Keywords: China's population Population forecast Logistic modelTest of statistical significance目录第1章前言选题的背景和意义 (5)人口数量的可预测性 (5)人口预测模型的发展现状 (5)第2章常用人口预测模型的简述Malthus模型 (7)2.2 GM(1,1)预测模型……………………………………………………….……………………………………7Leslis人口预测模型 (8)Logistic人口预测模型 (8)第3章 Logistic模型模型的建立 (10)模型中的参数估计 (11)模型的检验 (11)第4章 Logistic模型在中国人口的预测应用数据的选取 (14)模型的应用 (14)模型检验以及结果分析 (15)人口预测 (17)结论 (18)致谢 (19)参考文献 (20)附录 (21)第一章前言选题的背景和意义二十一世纪中世界最大的问题是环境安全问题和自然资源问题,而这些问题的关键就在于全球人口数量的激增和人口数量的庞大。

基于Leslie矩阵模型的中国人口总量与年龄结构预测

基于Leslie矩阵模型的中国人口总量与年龄结构预测
基于Leslie矩阵模型的中国人口 总量与年龄结构预测
摘要:选用kslie矩阵人口模型能够较全面地考虑到影响人口总量与年龄结构的各种主要因 素,预测得到:在现行计划生育政策不变的情况下,中国人口总量将在2024年前后达到峰值14.2亿 左右,这与国家人口发展战略研究课题组预测的在2033年前后达到人口峰值15.2亿左右有较大差 别;中国人口老龄化有加速发展的趋势。
用适合性x2测验,对数据进行拟合优度测验, 得到x2=o.067,又妊.晒=7.815,所以矿<妊.05,可 推断kslie矩阵人口模型可以较好地用于预测我国 人口总量。2006、20Cr7、2008年预测值(单位:百万) 分别为l 313.cr7、1 317.96、l 325.34,与实际值 l 314.48、1 321.29、1 328.02的误差率仅为0.00l l、 0.002 5和O.002 0,说明预测结果令人满意。
利用matlab数学软件对相关数据作进一步处 理,整理后得到未来各年中各年龄段的城市人口 数预测结果,城市、城镇、乡村总人口数预测值以 及城市、城镇、乡村人口占全国总人口的比重预测 值,具体数据见表2、表3、表4。
(二)结果分析 1.人口总量分析
①国家统计局由1982年起,按常住人口对城镇乡人口进行划分。其中,市人口指设区的市的区人口和不设区的市所辖的街道人口:镇人口指不设区的市所 辖镶的居民委员会人口和县辖镇的居民委员会人口;乡人口为除上述两种人口以外的全部人口。 ⑦限于篇幅,有些公式推导过程及详细结果没有列出,有兴趣的读者可以向作者索取。
石o(t+1)=∑6i(£)卯i(£)筏(£)=
‘=il
∑6,(£)伽如)菇i(t)
三、实证研究 (一)数据选取与kslie矩阵人口模型的预测

人口年龄结构模型和它的应用

人口年龄结构模型和它的应用

人口年龄结构模型和它的应用作者:***来源:《人口与经济》2023年第06期摘要:提出了人口年龄结构模型——以年龄为自变量、累计的年龄百分比为因变量的函数形式,通过使用中国历次人口普查数据和其他一些数据对模型的验证,表明模型是成立的。

累计的年龄百分比模型经过两次对数变换后,可以表示为线性函数的形式。

以这一模型为基础,进一步构建了人口百分比、前后两次人口普查对应的年龄人口百分比之比等数学函数的表达式。

在使用人口普查资料检验时发现,模型虽然能很好地拟合累计的年龄人口百分比曲线,但当人口的年龄波动较大时,年龄百分比模型的残差就会变大。

由此可以得出这样的结论:用一个简单的数学函数要准确表示一般的年龄人口百分比是做不到的,若没有其他数据支持,根据一次普查的数据要全面准确判断人口普查数据的准确性也是不可能的。

为了判别普查数据的报告误差,把普查数据拆分为估计值、偏离值和误报三部分,这里的估计值就是年龄百分比的模型值。

本研究证明,在封闭人口条件下,年龄偏离系数(偏离值与估计值之比)是个常数。

利用这个性质,可以用两次普查的百分比模型值计算实际人口的年龄存活率,并通过估计年龄偏离系数,估计出普查的误报。

利用上述模型,本文估算了1982年全国人口普查的年龄误报情况。

根据估算1982年7—91岁的年龄误报有683万人,年龄误报率为6.74‰。

由于年龄误报,一些年龄的报告人口比估计的实际人口多,它们主要出现在中青年期,即青年期(24岁和25岁)和中年期,共计340万人,而一些年龄的报告人口少于估计的实际人口,它们主要分布在青年期(17、18岁和21岁),共计342万人。

关键词:年龄结构模型;人口普查;普查数据修正中图分类号:C92-03 文献标识码:A 文章编号:1000-4149(2023)06-0056-15DOI:10.3969/j.issn.1000-4149.2023.00.040人口以规模和结构衡量,在各种结构中,又以人口年龄结构最为重要。

人口增长预测模型

人口增长预测模型

人口增长预测模型对中国人口做出分析和预测,主要分为如下三个方面: 第一、对人口做短期预测分析;首先采用灰色系统对人口数量及人口分布即城镇化程度进行预测分析,然后利用人口发展方程进行改进,将二维(年龄、时间)关系转化为一维关系,求出01-13年的各个年龄段的人口增长率,由此反映出人口数量变化趋势。

在此基础上求得01-13年总的人口增长率,再利用灰色系统对16-17年的人口增长率进行预测并对结果进行分析。

其次对人口结构进行预测分析。

人口结构包括老龄化程度、抚养比、男女出生比例、育龄期妇女所占总人口比重、生育率,我们分别采用多次逐步回归,灰色系统,拟合等预测方法对其建立预测模型进行预测分析。

第二、对中国人口做出长期分析和预测;我们建立两个模型进行预测。

模型一、基于人口发展方程原理的改进模型:y=*K*100/(M+100)% 这个模型能反映人口数量与人口结构、人口分布之间的关系。

从长远来看,城镇化程度会越来越严重,并且其在很大程度上影响男女出生性别比、老龄化程度、生育率等。

因此利用人口发展方程的原理分别重新建立男女出生性别比、老龄化程度、生育率与时间、城镇化程度的关系模型,并对此进行长期预测。

分析得结论:育龄期妇女的生育率都随时间而减小,最终趋于稳定值(大约为19‰);城镇化程度逐渐增大,最后趋于稳定状态(城市人口所占比重为%,镇为%,乡为%);长期预测中的男女出生性别比逐渐减小,最终在附近趋于平衡。

又由于人口数量受出生率变化的影响,而男女出生性别比、生育率对出生率影响很大。

因此建立人口数量与男女出生性别比、生育率的关系模型并进行长期预测。

结论为:人口数量呈先增大后减小趋势,峰值出现在2042年,届时人口数量将达到最大,为亿。

模型二、基于leslie 的改进模型:(t)X B B B +(t)X A A A =t)▽n +X(t 22)-(n 32112)-(n 321此模型考虑到了生育率的变化,并是针对总人口分布处理的,克服了leslie模型的不足,很适合做长期预测。

人口模型

人口模型

Leslie 人口模型现在我们来建立一个简单的离散的人口增长模型,借用差分方程模型,仅考虑女性人口的发展变化。

如果仅把所有的女性分成为未成年的和成年的两组,则人口的年龄结构无法刻划,因此必须建立一个更精确的模型。

20 世纪40 年代提出的Leslie 人口模型,就是一个预测人口按年龄组变化的离散模型。

模型假设模型假设(1) 将时间离散化,假设男女人口的性别比为1:1,因此本模型仅考虑女性人口的发展变化。

假设女性最大年龄为S 岁,将其等间隔划分成m 个年龄段,不妨假设S 为m 的整数倍,每隔S / m 年观察一次,不考虑同一时间间隔内人口数量的变化; (2) 记ni (t ) 为第i 个年龄组t 次观察的女性总人数,记n(t ) = [n1 (t ), n 2 (t ),L , n m (t )] 第i 年龄组女性生育率为bi (注:所谓女性生育率指生女率),女性死亡率为d i ,记si = 1 di , 假设bi , di 不随时间变化; (3) 不考虑生存空间等自然资源的制约,不考虑意外灾难等因素对人口变化的影响; (4) 生育率仅与年龄段有关,存活率也仅与年龄段有关。

建立模型与求解根据以上假设,可得到方程t n1 (t + 1) = ∑ bi ni (t ) i =1 m ni +1 (t + 1) = si ni (t ) 写成矩阵形式为i = 1 ,2.…, m -1 t +1 n(t + 1) = Ln(t ) b1 b2 L bm 1 bm 0 0 s1 0 L 0 其中,L= 0 s 2 0 L M O O O M 0 K 0 s m1 0 (1)记n(0) = [n1 (0), n2 (0),L, nm (0)] 假设n(0)和矩阵L 已经由统计资料给出,则(2)n(t ) = Lt n(0), t = 0,1, 2,L 为了讨论女性人口年龄结构的长远变化趋势,我们先给出如下两个条件:(i) si> 0,i=1,2,…,m-1; (ii) bi ≥ 0 ,i=1,2,…,m,且bi 不全为零。

人口预测模型(经典)

人口预测模型(经典)

⼈⼝预测模型(经典)中国⼈⼝预测模型摘要本⽂对⼈⼝预测的数学模型进⾏了研究。

⾸先,建⽴⼀次线性回归模型,灰⾊序列预测模型和逻辑斯蒂模型。

考虑到三种模型均具有各⾃的局限性,⼜⽤加权法建⽴了熵权组合模型,并给出了使预测误差最⼩的三个预测模型的加权系数,⽤该模型对⼈⼝数量进⾏预测,得到的结果如下:其次,建⽴Leslie ⼈⼝模型,充分反映了⽣育率、死亡率、年龄结构、男⼥⽐例等影响⼈⼝增长的因素,并利⽤以1年为分组长度⽅式和以5年为负指数函数,并给出了反映城乡⼈⼝迁移的⼈⼝转移向量。

最后我们BP 神经⽹络模型检验以上模型的正确性关键字:⼀次线性回归灰⾊序列预测逻辑斯蒂模型 Leslie ⼈⼝模型BP 神经⽹络⼀、问题重述1. 背景⼈⼝增长预测是随着社会经济发展⽽提出来的。

由于⼈类社会⽣产⼒⽔平低,⽣产发展缓慢,⼈⼝变动和增长也不明显,⽣产⾃给⾃⾜或进⾏简单的以货易货,因⽽对未来⼈⼝发展变化的研究并不重要,根本不⽤进⾏⼈⼝增长预测。

⽽当今社会,经济发展迅速,⽣产⼒达到空前⽔平,这时的⽣产不仅为了满⾜个⼈需求,还要⾯向社会的需求,所以必须了解供求关系的未来趋势。

⽽⼈⼝增长预测是对未来进⾏预测的各环节中的⼀个重要⽅⾯。

准确地预测未来⼈⼝的发展趋势,制定合理的⼈⼝规划和⼈⼝布局⽅案具有重⼤的理论意义和实⽤意义。

2. 问题⼈⼝增长预测有短期、中期、长期预测之分,⽽各个国家和地区要根据实际情况进⾏短期、中期、长期的⼈⼝预测。

例如,中国⼈⼝预期寿命约为70岁左右,因此,长期⼈⼝预测最好预测到70年以后,中期40—50年,短期可以是5年、10年或20年。

根据2007年初发布的《国家⼈⼝发展战略研究报告》(附录⼀)及《中国⼈⼝年鉴》收集的数据(附录⼆),再结合中国的国情特点,如⽼龄化进程加速,⼈⼝性别⽐升⾼,乡村⼈⼝城镇化等因素,建⽴合理的关于中国⼈⼝增长的数学模型,并利⽤此模型对中国⼈⼝增长的中短期和长期趋势做出预测,同时指出此模型的合理性和局限性。

人口结构模型

人口结构模型

谈研究年龄结构之数学模型Leslie's Model许世壁本文最主要的目的是介绍如何研究人口动力学 (Population Dynamics) 里的一些有关年龄结构 (Age Strucure) 之问题。

举个例来说明:目前台湾人口中 0~5 岁有 x 1 人,6~10 岁有 x 2人,……,76~80 岁有 x 16 人。

试问20年或100年后,这些人口的变化如何?还有每一个年龄分类 (Age class) 在总人口上的比例会不会很稳定地趋向某一个固定值?如果是的话,多快?就社会学、经济学而言,这是一个很实际而且值得研究的重要问题。

下面我们就要导出有关这个问题之数学模型──Leslie's Model。

它同时也可以应用到其他生物,如鱼类及昆虫等。

首先,假设从现有的统计数据,我们能选择出一个适当的单位时间 T ,而后将人口分成 A 类。

令向量代表在第 N 期时(时间为 NT )人口里的女性年龄结构(在此我们假设男性,女性人口数目相等),简而言之令在此,分量 V k ,N ,k = 1,…,A 代表年龄介于 (k -1)T 及 kT 中间之女性总人数。

譬如说应用到实际人口时,我们通常取 T =5 年,而且将人口分成 16 类,即 A =16,V 1,N = 在第 N 期时,介于 0~5 岁之女性总人数。

V 2,N = 在第 N 期时,介于 6~10 岁之女性总人数。

V 16,N = 在第 N 期时,介于 76~80 岁之女性总人数。

如果年龄超过80岁时,则我们不予讨论。

下一步我们要做的工作是如何找出第 N +1 期的年龄结构向量 (Age structure vector),与在第 N 期之年龄结构向量之关系。

假设下列的 b k 及m k ,k =1,…,A 为已知,对外搜寻关键词.人口动力学.固有值.固有向量 .Primary decompositionTheorem .特征多项式.Frobenius .basis .利用b n,m k及V k,N之定义,我们可以导出下列关系式:其中(2)式说明了从第N期到N+1期所出生之女孩总数。

按年龄分组人口模型

按年龄分组人口模型

按年龄分组的种群增长模型——Leslie 模型 种群直接通过雌性个体的繁殖而增长的,所以用雌性个体数量的变化为研究对象比较方便。

下面提到的种群数量均指其中的雌性,总体数量可按照一定的性别比算出。

将种群按年龄大小等间隔地分成n 个年龄组,如每1岁或5岁为1组。

与之相对应,时间也分成与年龄组区间大小相等的时段,如1年或5年为一个时段。

记时段k 第i 年龄组的种群数量为x i (k),k=0,1,2,……,i=1,2,3,4,……,n 。

在稳定的环境下和不太长的时间内,合理地假设种群的繁殖率和死亡率不随时段k 变化,只与年龄组有关。

记第i 年龄组的繁殖率为b i ,即每个(雌性)个体在1个时段内繁殖的数量;记第i 年龄组的死亡率为d i ,即1个时段内死亡数量(占总量)的比例。

s i =1-d i 称为存活率。

通常,b i 和s i 可由统计资料获得,且有以下性质:b i >=0,i=1,2,3,……,n ,且至少有一个b i >0;0<s i <=1,i=1,2,3,……,n-1。

种群数量x i (k)的变化规律由2个基本关系得到:时段k+1第1年龄组的数量是各年龄组在时段k 的繁殖数量之和;时段k+1第i+1年龄组(i=1,2,……,n-1)的数量是时段k 第i 年龄组存活下来的数量,由此得到x 1(k+1)=1b ()ni i i x k =∑,k=0,1,2, (1)x i+1(k+1)=s i x i (k),k=0,1,2,……,i=1,2,……,n-1(2)(1),(2)是差分方程组,记种群数量在时段k 按照年龄组的分布向量为x(k)=[(x 1(k),x 2(k),......,x n (k)]T ,k=0,1,2 (3)由繁殖率b i 和存活率s i 构成的矩阵1()limk k x k λ→∞112121000000000n n n b b b b s L s s --⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦则(1),(2)可表为x(k+1)=Lx(k),k=0,1,2 (5)当矩阵L 和按年龄组的初始分布x(0)已知时,可以预测种群数量在时间段k 按年龄组的分布为x(k)=L k x(0),k=1,2, (6)有了x(k),不难算出种群在时段k 的总数。

人口年龄结构模型建模和预测

人口年龄结构模型建模和预测

人口年龄结构模型建模和预测答案:人口年龄结构模型是描述一个特定地区或国家人口分布的工具。

它以各年龄组的人口数量为基础,并考虑了出生率、死亡率和迁移率等因素。

借助人口年龄结构模型,我们可以了解社会的发展趋势,预测未来人口的变化,并制定相应的政策。

目前,常用的人口年龄结构模型有三种:平衡人口模型、稳态人口模型和迁移人口模型。

平衡人口模型是一种简化的模型,假设人口在短期内保持平衡,即出生、死亡和迁移的总数相等。

它主要通过计算出生率和死亡率来描述人口的变化。

稳态人口模型考虑了长期的人口变化。

它使用出生率、死亡率和迁移率,结合初始人口年龄结构,来预测未来的人口结构。

该模型可用于估计人口的年龄分布、人口增长率和人口密度等指标。

迁移人口模型将人口迁移因素纳入考虑,可以更准确地描述人口的变化。

该模型除了考虑出生率和死亡率,还需要考虑迁移率。

迁移率是指人口从一个地方迁移到另一个地方的比率。

通过考虑迁移因素,该模型可以更准确地预测人口的变化。

在实际应用中,人口年龄结构模型可以用于制定各种政策和规划。

例如,政府可以利用人口年龄结构模型来规划教育资源、医疗服务和养老保险等福利政策。

同时,人口年龄结构模型还可以为企业和投资者提供洞察力,以便他们做出合理的商业决策和投资战略。

扩展和深入分析:人口年龄结构模型的建模和预测不仅仅局限于简单的人口数目的统计,还可以考虑更多的因素来提高模型的准确性。

例如,可以考虑人口的性别比例、教育水平、经济状况和社会变革等因素。

另外,随着科技的发展和数据的获取更加便利,可以利用机器学习和人工智能的方法来改进人口年龄结构模型的建模和预测。

通过分析大量的历史数据,并结合相关的社会、经济和环境因素,可以建立更准确和全面的模型,以预测未来人口的变化趋势。

实例:以某国为例,该国使用人口年龄结构模型来预测未来的人口变化。

根据该国的统计数据,经过详细的分析和建模,得出以下的结论:根据当前的出生率、死亡率和迁移率,该国的人口年龄结构将发生明显的改变。

人口年龄结构 迭代数学建模 python -回复

人口年龄结构 迭代数学建模 python -回复

人口年龄结构迭代数学建模python -回复人口年龄结构是指一个国家、地区或社会的人口在不同年龄组别上的分布情况。

这一特征在人口学研究中被广泛关注,因为它对于了解社会经济发展、制定社会政策以及规划社会资源都具有重要意义。

迭代数学建模是一种数学处理方法,通过不断迭代计算来逼近问题的解。

在本文中,我们将使用Python这一强大的编程语言来实现人口年龄结构的迭代数学建模。

为了开始我们的迭代数学建模过程,我们首先需要收集相关数据。

我们可以从国家统计局、社会调查或其他数据来源获取人口年龄结构的数据。

这些数据通常以年龄组别和人口数量的形式呈现。

我们将使用一个简化的数据集作为示例,其中包含了5个年龄组别(0-10岁、11-20岁、21-40岁、41-60岁、61岁及以上)和每个年龄组别的人口数量。

接下来,我们需要选择一个合适的数学模型来描述人口年龄结构的变化。

人口年龄结构通常被认为具有动态变化的特点,即人口在不同年龄组别上的分布会随时间发生变化。

我们可以使用迭代模型来描述这种动态变化。

在这个模型中,每个年龄组别的人口数量将根据一定的规则进行更新。

让我们定义一个列表来存储每个年龄组别的人口数量。

初始时,我们可以根据已知的数据填充列表。

例如,我们假设在初始年份的人口数量分别为[100000, 80000, 60000, 40000, 20000]。

接下来,我们需要确定迭代的规则。

在我们的模型中,我们假设在每个年份结束时,每个年龄组别的人口数量会发生变化。

我们可以通过以下方式计算每个年龄组别的人口数量:1. 计算每个年龄组别的出生率、死亡率和迁出率。

这些我们可以通过相关数据进行估计。

2. 根据出生率、死亡率和迁出率计算每个年龄组别的人口流入和流出量。

3. 根据当前年龄组别的人口数量和人口流入量,计算下一年年龄组别的人口数量。

4. 重复步骤3,直到模拟的时间范围结束。

在Python中,我们可以使用循环来实现迭代计算。

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考虑年龄结构的人口模型(Leslie 模型)对Logistic 模型的批评意见除了实际统计时常采用离散变化的时间变量外,另一种看法是种群增长不应当只和种群总量有关,也应当和种群的年龄结构有关。

不同年龄的个体具有不同的生育能力和死亡率,这一重要特征没有在Logistic 模型中反映出来。

基于这一事实,Leslie 在20世纪40年代建立了一个考虑种群年龄结构的离散模型。

由于男、女性人口(或雌、雄性个体)通常有一定的比例,为了简便起见,建模时可以只考虑女性人数,人口总量可以按比例折算出来。

将女性按年龄划分成m +1个组,即0,1,…,m 组,例如,可5岁(或10岁)一组划分。

将时间也离散成间隔相同的一个个时段,即5年(或10年)为一个时段。

记j 时段年龄在i 组中的女性人数为N (i ,j ),b i 为i 组每一妇女在一个时段中生育女孩的平均数,i p 为i 组女性存活一时段到下一时段升入i +1组的人数所占的比例(即死亡率d i =1-i p )同时假设没有人能活到超过m 组的年龄。

实际上可以这样来理解这一假设,少量活到超过m 组的妇女(老寿星)人数可以忽略不计,她们早已超过了生育期,对人口总量的影响是微小的而且是暂时性的,对今后人口的增长和人口的年龄结构不产生任何影响,假设b i 、i p 不随时段的变迁而改变,这一假设在稳定状况下是合理的。

如果研究的时间跨度不过于大,人们的生活水平、整个社会的医疗条件及周围的生活环境没有过于巨大的变化,b i 、i p 事实上差不多是不变的,其值可通过统计资料估算出来。

根据以上假设可以得出以下j +1时段各组人数与j 时段各组人数之间的转换关系:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧-=+=++++=+-),1()1,(),0()1,1(),(),0(),0()1,0(1010j m N p j m N j N p j N j m N b j N b j N b j N m m 显然,0,≥i j p b 。

简记⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=),(),0(j m N j N N j , ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡++=+)1,()1,0(1j m N j N N j并引入矩阵⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=--00000000110110m m m p p p b b b b A 则方程组(4.28)可简写成j j AN N =+1矩阵A 被称为Leslie 矩阵(或射影矩阵),当矩阵A 与按年龄组分布的初始种群向量N 0=(N (0,0), N ( 1,0), … ,N (m ,0))T 一经给定时,其后任一时段种群按年龄分布的向量即可用(4.29)式迭代求得011N A AN N j j j ++===人口(或种群)的增长是否合理不仅仅取决于人口的总量是否过多或过少,还取决于整个的年龄结构是否合理即各年龄段人口数的比例是否恰当。

通过对Leslie 矩阵A 的研究,可以得到许多十分有用的信息。

女性有一定的生育期,例如k 组以后的女性不再生育,则有b k ≠0,b k +1,…,b m 均为零(初始若干个b i 也可能为零),此时A 可简记为⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛3210A A A 其中A 1和A 2分别为k +1阶和m -k 阶方阵,于是⎪⎪⎭⎫⎝⎛=j jj A A A A f A A 33211),,(0 因为A 3是一个下三角阵且对角元素全为零,由高等代数中的哈密顿一凯莱定理,当k m j -≥时必有03=j A ,此时A j 的最后m -k 列均为零向量。

其实际意义为t =0时已超过育龄的女性,其目前的存在对若干年后的人口分布已毫无影响,她对人口发展的贡献将由她在此前所生育的女孩来完成,这一点当然是十分显然的。

f (A 1,A 2,A 3)为某一用A 1、A 2、A 3表达的表示式,A j 的这一子块较为复杂,并直接反映出k +1组以后各组的年龄结构,对它的讨论可以导出避免社会老龄化的条件。

现在,我们来研究一下Leslie 矩阵,并进而研究时间充分长后种群的年龄结构及数量上的趋势。

容易看出A 1是非奇异的,因为事实上,不难直接验证:⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---=-----k k k kkkb p b b p b b p b b p p A 1111001110111000000由A j 的分块结构可知,对A 1及N j +1的前k +1个分量)1(1)1(1)1(,++++=k jk j k jN A N N 也成立。

0)1(11021≠-=--k k k b p p p A为叙述方便,不妨仍记)1(+k j N 为 N j ,并记A 1为A ,简略讨论一下前k +1组人口数量的变化情况。

由于人口生育率和死亡率与年龄之间存在着固定的关系,可以预料,经过足够多年后,人口年龄分布应趋于稳定的比率,即下时段初与本时段初同组人数应当近似地对应或比率,且各组人数在总人口数中所占的比例应逐渐趋于稳定。

现在我们来指出Leslie 矩阵的一些性质,并证明这些预料是正确的。

定理4.2 Leslie 矩阵具有唯一的正特征根λ1,与之相应的特征向量为T k k k k k P P P P P P P N )1,/,),/(),/((11110111101----=λλλ 证 直接计算可得A 的特征多项式为k k k k k b P P P b P b f )()(11011001--+----= λλλλ (4.1)0)(=λf 等价于1)(1110321021001=++++=--k kk b p p p b p p b p b f λλλλλ当λ由+∞→+0时,)(1λf 由∞+单调下降地趋于零,由此立即可以看出A 具有唯一的正特征根1λ,(1λ被称为种群的固有增长率,其计算法有许多文献介绍)。

现求A 的对应于1λ的特征向量,记⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=k n n N 0,解线性方程组N N A 1λ=,即 ⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡--k k k k k n n n n p p p b b b b01011011000000000λ (4.2) (4.2)式中只有k 个独立方程,但有k +1个未知量,取1=k n ,可求得⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=---1/)/()/(111111101k k k k kp p p p p p N λλλ(4.3) 不难看出,当且仅当11=λ时,N N j j =+∞→lim ,人口总量将趋于定且各年龄人数在总人口数中所占的比例也将趋于一个定值。

在1λ固定的情况下,N 只和i p 有关(i =0,…,k -1)。

i p 为i 组人的存活率,人们总希望它们越大越好,但由于医疗条件和医学水平的限止,在一定时期内 ,它们基本上是一些常数,这样,事实上人们只能通过控制b j 的值(即实行计划生育)来保证11=λ,从而使人口数趋于稳定。

如能实现这一目标,各年龄组人数之比将无法更改地趋于一个稳定的比例(除非p i 的值改变)。

如果将Leslie 模型用于家禽或家畜预测,情况就有了较大的不同,人们不仅可以控制各年龄段的繁殖率b i ,还可以通过宰杀来控制各年龄段的存活率p i 。

从而,人们不仅可以控制该种群的总量,还能人为地调整各年龄段种群的比例,使之达到更为理想的状态。

在定理4.2中,我们证明了1λ是Leslie 矩阵A 的唯一正特征根。

实际上,我们还可以进一步证明1λ必定是A 的特征方程的单根,而A 的基余n -1个特征根),,2(n i i =λ均满足1λλ≤i ,i =2,…,n (4.4)定理4.3 若Leslie 矩阵A 的第一行中至少有两个相邻的b i >0,则(4.4)中严格不等式成立,即1λλ≤i ,i =2,…,n且N C N jjj 1limλ+∞→,其中C 为某一常数,其值由b i 、p i 及N o 决定。

定理4.3的条件通常总能满足,故在j 充分 大时有N C N jj 1λ=,即各年龄组人口的比例总会趋于稳定,且j j N N 11λ≈+。

若λ1>1,种群量增大;λ1<1,种群量减少。

综上所述,只要先求出 A 的正特征根λ1及其对应的特征向量N ,确定出C 的值,依据调查所得的人口初值即可大致了解人口发展的总趋势。

考察(4.1)中的f 1(λ),记R = f 1(1) = b 0 + p 0b 1 + … + (p 0…p k ,1)b k 。

易见R 即女性一生所生女孩的平均值。

由于f 1(λ)的单调性又有定理4.41λ=1的充要条件为R = 1。

(注:证明非常简单) 由于并非每一妇女均能活到足够的年龄并生下R 个女孩,为了保障人口平衡,每一妇女可生子女数可定为某一略大于2的数β(这里假设男女之比为 1:1),β称为临界生育率。

根据统计资料计算的结果,中国妇女的临界生育率约为2.2左右。

人口迅猛发展使人们日益清醒地意识到,人类必须控制自身的发展,正因为如此,近几十年来人们开始用现代控制理论的观点和方法来研究人口问题,建立了人口发展的控制模型,在这方面,我国一些控制论专家已经做了许多开拓性的工作。

大多数控制论模型都是以偏微分方程形式给出的,由于连续型控制论模型的求解十分困难,也可将其转换成近似的离散型模型,以便较容易利用数值方法来求解。

在控制论中,N j 被称为状态变量。

要建立模型,还必然定出控制变量。

显然,随着人民生活水平的不断提高和医疗卫生条件的不断改善,各年龄组人口的死亡率不断下降、存活率不断提高。

要实现对人口增长的控制只能采取降低人口出生率的办法。

记j 时段i 年龄组中女性所占的百分比为K i (j )并设i 1,…,i 2为育龄女性的年龄组,则j 时段新生儿总数为∑==+21),()()()1,0(i i i i i j i N j K j b j Nm i j i N p j i N i ,,1),,1()1,(1 =-=+-从长远来看,人口的年龄结构总会趋于逐渐稳定,但这一过程是十分漫长的。

由于初始状态的影响,人口年龄结构很可能会长期振荡。

例如,目前我国人口中年青人占的比例很大(约占60%),加上计划生育降低出生率,必然造成若干年后社会人口的严重老化,造成社会负担过重等一系列不得不引起人们注意的社会问题。

待这一代人越出m 组后,又会使人口迅速年青化而走向另一极端。

为了尽可能减小这种年龄结构上的振荡,建立人口问题的控制论模型并进而制定人口政策时,人们又引入了一个控制变量h (i ,j ),使得b i (j )=βh (i ,j )且1),(21=∑=i i i j i hh (i ,j )称为女性生育模式,用来调整育龄妇女在不同年龄组内生育的高低。

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