数学建模_人口迁移的动态分析
人口迁徙模型-1
输入以上代码，可以得到人口迁徙的结果为：
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人口迁徙模型-1
⎡ 0.2960 ⎤ ⎡0.2717 ⎤ ⎡ 0.2541⎤ ⎡ 0.2508⎤ x1 = ⎢ , x10 = ⎢ , x30 = ⎢ , x50 = ⎢ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎣ 0.7040 ⎦ ⎣ 0.7283⎦ ⎣ 0.7459⎦ ⎣ 0.7492 ⎦
11
建立数学模型分析鱼群中各个年龄组的鱼在第一到第五年内的变化规律，并利用 MATLAB 对所建立的模型进行分析。
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人口迁徙模型-1
三、背景知识介绍： 由 m × n个数aij (i = 1,2,L , m, j = 1,2,L , n) 排成的 m 行 n 列的数表称为 m × n
矩阵。记作：
⎛ a11 ⎜ ⎜a A = ⎜ 21 L ⎜ ⎜a ⎝ m1 a12 a 22 L a m1 L a1n ⎞ ⎟ L a2n ⎟ L L⎟ ⎟ L a mn ⎟ ⎠
试建立一个食饵－捕食系统的数学模型，定量地回答这个问题。并用 MATLAB 进行 分析和仿真。 5、实验设计：鱼的种群数量发展规律 假设某类鱼群按生长的规律被分为四个年龄组，即一龄鱼、二龄鱼、三龄鱼、四龄 鱼.规定每年的前八个月为捕捞期，后四个月为产卵期.三龄鱼和四龄鱼在每年的 9—12 月产卵并孵化.每一条四龄鱼的平均产卵 1.109×10 5，而每条三龄鱼的平均产卵数为四 龄鱼的一半。孵化成活率为：
式中的第二项会随着 k 的增大趋向于零。如果只取小数点后两位，则只要
k > 27 ，这第二项就可以忽略不计而得到：
⎡0.25⎤ x k | k > 27 = A k x0 = 0.25u 2 = ⎢ ⎥ ⎣0.75⎦
数学模型在人口预测中的应用
数学模型在人口预测中的应用一、引言随着社会发展和经济不断发展，人们关注的焦点从过去的物质财富转向了社会福利和人口。
因此，在各国政府与经济学家的共同努力下，人口研究成为了当前最为热门的研究方向之一，而数学模型在人口预测中的应用也成为了最有效的工具之一。
二、人口模型与预测的基本知识1. 人口模型的分类基于不同的人口研究方向以及数据来源，人口模型分为两大类：（1）规模模型，又称为数量模型，主要用于研究整个社会群体的总量和增量，通常采用的是统计学的模型。
（2）结构模型，又称为质量模型，主要用于研究不同人口群体的不同性质，包括年龄、性别、收入、教育程度等等，通常采用的是社会学、人口学的模型。
2. 人口预测的方法由于人口研究中涉及数据较多、个体特征较为复杂，所以需要采用一些高效的数学模型预测人口的变化情况。
现在主要采用以下三种方法：（1）趋势分析法，即通过对历史趋势的分析来预测未来人口变化的趋势。
（2）卡尔曼滤波法，该方法主要适用于利用时间序列数据来预测未来人口变化。
（3）灰色模型法，该方法主要适用于在短期内预测人口变化，特别是在经济快速发展的情况下。
三、数学模型在人口预测中的应用范围1. 人口数量的预测在人口数量的预测中，数学模型通常采用的是指数增长模型、线性回归模型或者混沌理论等等，通过这些方法可以预测未来人口数量的变化趋势以及增长率的评估。
2. 人口结构的预测在人口结构的预测中，数学模型通常采用的是多元回归模型、模糊分类模型或者集成模型等等，通过这些方法可以预测未来不同年龄段和性别的人口数量，为政府和社会提供更详实的人口信息和规划建议。
3. 人口迁移的预测在人口迁移的预测中，数学模型通常采用的是马尔可夫模型、神经网络模型或者空间计量模型等等，通过这些方法可以预测不同地区的人口迁移规模和趋势，为地区经济建设和发展带来更多的启示和思路。
四、数学模型在人口预测中的局限性数学模型虽然在人口预测中有很多的优点，特别是在数据处理、预测精度等方面，但是也存在着一些局限性，如对数据的敏感度较高，对于中途的误差难以纠正，同时还需要大量的数据支撑和调整，这些也对数学模型在人口预测中的应用造成了一定的制约。
人口迁移模式的分析与预测
人口迁移模式的分析与预测随着社会经济的发展与城市化的不断推进，人口迁移已经成为一种普遍现象。
人口迁移是指人口从一个地方移居到另一个地方的行为，它是人类社会发展过程中的必然结果。
在人口迁移过程中，人们往往会考虑众多因素，如工作机会、教育环境、生活水平、自然环境等等。
本文将对人口迁移模式进行分析和预测。
一、人口迁移模式人口迁移可分为外部迁移和内部迁移。
外部迁移指的是跨越区域和国家的人口流动，也称为国际迁移；内部迁移指的是在同一国家或地区内的人口流动，也称为内际迁移。
具体而言，内部迁移可分为城市内部迁移和农村到城市的迁移。
一般来说，城市内部迁移是比较常见的一种人口迁移模式。
城市人口迁移往往是为了利用资源、获得更好的教育、促进自我发展以及获取更高的生活水平。
城市资源和服务的多样性比农村更为丰富，对于寻找工作和实现教育发展有更好的机会。
农村到城市的迁移是城市化的一个常见现象。
尤其是在发展中国家和地区，农民迁移至城市以寻求更好的经济机会和生活条件的趋势非常明显。
发展中国家城市化进程的不断推进同时要求了大量的劳动力，这些劳动力大多来自农村。
二、人口迁移的原因人口迁移的原因比较复杂，却是影响人口迁移的重要因素。
针对不同的人口迁移模式，其原因也有所不同。
就城市内部迁移而言，主要是人们为了得到更好的生活条件而选择迁移到城市。
城市提供着丰富的资源和服务，如就业机会、配套设施、公共交通、教育医疗等，这些能够更好地满足居民的生活需求。
针对农村到城市的迁移，原因更加复杂。
在现代经济中，城市通常提供着更好的经济和教育机会。
农民也希望能够从城市工作中获取更好的薪酬和收入。
此外，在某些情况下，农民需要迁移到城市以寻求更好的医疗和卫生设施。
三、人口迁移对于社会经济发展的影响人口迁移对于社会经济发展的影响也是非常深远的。
城市化作为一种现代化进程，可以促进经济增长和社会进步。
人口迁移可以促进人力资源的优化与集聚，同时也可以促进产业转移和供应链的形成。
统计师如何进行人口迁移数据分析
统计师如何进行人口迁移数据分析人口迁移数据分析是统计学中的一个重要领域，它帮助我们了解人口迁移的模式和趋势，为决策制定者提供有关社会和经济发展的重要信息。
统计师在进行人口迁移数据分析时，需要掌握一系列的方法和技巧，并遵循一定的步骤来有效地研究和分析这些数据。
下面，本文将介绍统计师如何进行人口迁移数据分析。
1. 收集数据首先，统计师需要收集相关的人口迁移数据。
这些数据可以来自于人口普查、调查问卷、政府部门和其他相关机构的统计数据等。
在收集数据时，需要确保数据的准确性和完整性，并且要遵守相关的隐私保护法规。
2. 数据清洗和整理收集到数据后，统计师需要对数据进行清洗和整理。
这包括检查数据的完整性和一致性，移除重复值和异常值，处理缺失值等。
数据清洗和整理的目的是确保数据的质量，为后续的分析提供可靠的基础。
3. 数据探索性分析在进行人口迁移数据分析之前，统计师需要对数据进行探索性分析。
这包括计算关键统计量，如均值、中位数、标准差等，绘制直方图、散点图、箱线图等可视化图表，进行数据的描述性分析和相关性分析等。
通过探索性分析，统计师可以对数据的分布、变异性和关联性有一个初步的了解。
4. 建立模型统计师需要根据人口迁移数据的特点和目标，选择合适的模型进行分析。
常用的模型包括回归模型、生存分析模型、聚类分析模型等。
在建立模型时，需要考虑数据的特征、变量的选择和模型的适用性，确保模型能够准确地描述和解释人口迁移的过程和因素。
5. 模型评估和解释建立模型后，统计师需要对模型进行评估和解释。
这包括检验模型的拟合优度、统计显著性和预测能力，进行参数估计和假设检验等。
通过模型的评估和解释，统计师可以得出关于人口迁移的结论和推断，并提供对未来发展的预测和建议。
6. 结果呈现最后，统计师需要将分析的结果进行呈现。
这可以通过撰写报告、制作图表和展示会议等形式来完成。
统计师应该清晰地陈述问题、方法和结果，使用简洁明了的语言和图表，以便相关人员能够理解和使用分析结果。
大城市人口迁移与人口流动的数据分析研究
大城市人口迁移与人口流动的数据分析研究随着城市化进程的加速和经济的快速发展，大城市的人口数量逐渐增加，人口迁移和人口流动也越来越频繁。
对于大城市的发展和治理，这些人口数据的分析和研究具有重要意义。
一、人口迁移的特点人口迁移是指一个地区的人口流出和另一个地区的人口流入。
根据研究结果，大城市的人口迁移有以下几个特点：1. 多数人口迁移集中在城市中心区和近郊区域。
大多数人选择在就业和生活方便的城市中心区域和近郊地区居住，这就导致了这些地区的交通比较拥挤，房价相对较高。
2. 人口迁移存在季节性。
年度时间变化、气候、节假日等各种因素都会影响人口的迁移。
例如，春节期间，由于全国各地人们回家过年，造成了大规模的人口迁移。
3. 人口迁移具有规律性。
随着经济发展和城市规模的扩大，人口流动也呈现出一定的规律性。
例如，同样的行业人群随着产业分布的变化，人口迁徙的方向和规模也会跟着变化。
4. 教育、就业等因素是人口迁移的重要驱动力。
教育和就业是人们的生活重心，使得人口迁移强调了这些因素。
例如，人们喜欢迁往大城市觅得更好的教育和工作机会。
二、人口流动的特点人口流动是指人们在一段时间内频繁地从一个地方到另一个地方。
这种迁移是有目的性的，即为了改善生活、工作等原因。
在城市化中，人口流动已经成为一项重要的现象，其特点如下：1. 人口流动呈现分散化趋势。
现代社会的发展和交通运输的完善使得人们可以更加方便地迁徙。
随之而来的是人口流动的需求也呈现出分散化的趋势，也就是说把人口均匀地分布在城市的各个地方。
2. 人口流动存在城区内外方向性区别。
城区内外的人口流动方向也并不是一样的。
城区内人口流动多为短途的，比如说上下班、购物、看电影等；而迁往城外的人口流动则多涉及到生活、工作等更加长期的问题。
3. 手机定位技术可以有效解决人口流动问题。
现如今的手机技术可以通过APP软件实时记录人们所在的位置，这可以有效帮助政府部门更好地制定公共服务和交通安排。
数学建模论文-人口预测模型
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。
在过去的几千年里，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。
如何进行人群迁徙数据分析与城市规划
如何进行人群迁徙数据分析与城市规划人群迁徙数据分析与城市规划是当今社会发展中的重要课题。
随着城市化进程的加快和人口流动的增加，了解人群迁徙的规律和趋势，对城市的规划和发展具有重要意义。
本文将探讨如何进行人群迁徙数据分析，并将其应用于城市规划。
首先，进行人群迁徙数据分析需要收集大量的数据。
现如今，随着智能手机和移动互联网的普及，人们的位置信息可以被轻松获取。
通过手机定位、公共交通卡数据、社交媒体等途径，可以获得人们的迁徙轨迹和习惯。
这些数据可以被整理、分析和挖掘，从而揭示人群迁徙的模式和规律。
其次，人群迁徙数据分析需要运用数据科学和机器学习的方法。
通过数据挖掘、聚类分析、关联规则挖掘等技术，可以从海量的数据中提取出有用的信息。
例如，可以通过聚类分析将人群划分为不同的群体，了解他们的迁徙路径和偏好。
同时，还可以通过关联规则挖掘找出人们的行为模式和习惯，为城市规划提供参考。
然后，人群迁徙数据分析需要结合城市规划的实际需求。
城市规划是一个复杂的系统工程，需要考虑人口分布、交通流量、公共设施等多个方面的因素。
人群迁徙数据分析可以为城市规划提供数据支持和决策依据。
例如，可以通过分析人群迁徙的热点区域和拥堵点，优化交通路线和公共交通站点的布局。
还可以通过分析人群的消费行为和需求，合理规划商业区和公共服务设施的位置。
此外，人群迁徙数据分析还可以帮助城市规划应对突发事件和灾害。
例如，在疫情爆发期间，人群迁徙数据可以帮助监测人口流动情况，预测疫情传播趋势，及时采取措施控制疫情的蔓延。
在自然灾害发生时，人群迁徙数据可以帮助评估人员疏散和救援的需求，提供紧急救援的决策支持。
最后，人群迁徙数据分析与城市规划需要注重数据的隐私保护和合法使用。
在收集和使用人群迁徙数据时，需要遵守相关的法律法规，保护个人隐私和数据安全。
同时，还需要建立数据共享和合作机制，促进政府、企业和学术界之间的合作，共同推动人群迁徙数据分析与城市规划的发展。
数学建模 人口增长详解
摘要:人口的增长是当前世界上引起普遍关注的问题作为世界上人口最多的国家，我国的人口问题是十分突出的由于人口基数大尽管我国已经实行了20多年的计划生育政策人口的增长依然很快，巨大人口压力会给我国的社会 政治经济医疗就业等带来了一系列的问题。
因此研究和解决人口问题在我国显得尤为重要。
我们经常在报刊上看见关于人口增长预报，说到本世纪，或下世纪中叶，全世界的人口将达到多少亿。
你可能注意到不同报刊对同一时间人口的预报在数字商场有较大的区别，这显然是由于用了不同的人口整张模型计算出来的结果。
人类社会进入20世纪以来，在科学和技术和生产力飞速发展的同时世界人口也以空前的规模增长。
人口每增加十亿的时间，有一百年缩短为十几年。
我们赖以生存的地球已经携带着他的60亿子民踏入下一个世纪。
长期以来，人类的繁殖一直在自然地进行着，只是由于人口数量的迅速膨胀和环境质量的急剧恶化，人们才猛然醒悟，开始研究人类和自然的关系、人口数量的变化规律以及如何惊醒人口控制等问题。
本文件里两个模型： （1）：中国人口的指数增长模型，并用该模型进行预测，与实际人口数据进行比较。
（2）：中国人口的Logistic 图形，标出中国人口的实际统计数据进行比较。
而且利用MATLAB 图形 ，标出中国人口的实际统计数据，并画出两种模型的预测曲线和两种预测模型的误差比较图，并分别标出其误差。
关键词：指数增长模型 Logistic 模型 MATLAB 软件 人口增长预测1.问题的提出下表列出了中国1982-1998年的人口统计数据，取1982年为起始年（0=t ），1016540=N 万人，200000=m N 万人。
要求：（1）建立中国人口的指数增长模型，并用该模型进行预测，与实际人口数据进行比较。
（2）建立中国人口的Logistic 模型，并用该模型进行预测，与实际人口数据进行比较。
（3）利用MA TLAB 图形，标出中国人口的实际统计数据，并画出两种模型的预测曲线。
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数学建模人口迁移的动态分析摘要本文主要是计算A1、A2、A3三地区经过迁移后的人口及人口比例的变化，经过分析列出方程组，利用C程序计算出10年后、100年后三地区的人口数。
由计算所得绘制出人口数量的走势图，加以数据的分析，进而对时间无限的增长各地区人口比例的稳定性进行了很好的分析。
通过对该问题的数学模型建立，培养了团队合作能力，锻炼了我们的发散思维能力，增强了用数学方法解决实际问题的能力。
关键词：人口迁移模型，研究性学习，VC++，递归方法问题重述在工业化的进程中，经济欠发达地区的人口会向经济发达地区迁移，形成一个稳定的朝向城市的人口流动趋势。
假设有三个地区1A 、2A 、3A ，第一年初三个地区的总人口为1亿人，各个地区人口在总人口中的比例分别是25％、35％、40％。
地区1A 每年有人口的1％流向地区2A ，有人口的1％流向地区3A ；地区2A 每年有人口的1％流向地区3A ，有人口的2％流向地区1A ；地区3A 每年有人口的3％流向地区1A ，有人口的2％流向地区2A 。
（1）假如三个地区的总人口保持不变，并且人口流动的这种趋势继续下去，问10年以后三个地区的人口各是多少？100年以后呢？时间无限增大各地区人口比例是否会稳定在某一个水平。
（2）设地区1A 的人口自然增长率5‰；地区2A 的人口自然增长率为7‰；地区3A 的人人口自然增长率为11‰。
并且假定人口迁移是在每年初或年末一次完成的，问10年以后三个地区的人口各是多少？100年以后呢？时间无限增大各地区人口比例是否会稳定在某一个水平。
问题分析：（1）、我们需要建立一个描述这3个地区人口流动的模型，并求出在多少年后A 1、A 2、A 3地区的人口。
问题假设1、A 1、A2、A 3地区是相对封闭的地区，人口的流动只发生在这3个地区。
2、问题中提过3个地区的总人口不变，所以假设该3个地区的出生率等于死亡率。
在问（2） 中则不是，A 1、A 2、A 3地区的人口是增长的，没个地区的增长率不一样，而迁移的时候是在增长了人口后。
3、假设人口的迁移时是一次性完成的，在每年末完成。
4、每个地区的迁入、迁出的比例不变。
5、符号的说明：A ij （i=1、2、3，j=1、2、3…..）：A i 地区在j 年后的人口数。
r i (i=1、2、3)：为Ai 地区的自然增长率。
问题的解决问题（1）我们从问题中获得的信息可以列出数学表达式如下：设x为总人口数，则: 第一年：A11=0.25*x+0.35*x*0.02+0.40*x*0.03-0.25*x*0.02A21=0.35*x+0.25*x*0.01+0.40*x*0.02-0.35*x*0.03A31=0.40*x+0.25*x*0.01+0.35*x*0.01-.0.40*x*0.05第二年则在第一年的基础上迁移：A12=0.25* A11+0.35* A21*0.02+0.40* A31*0.03-0.25* A11*0.02A22=0.35* A21+0.25* A11*0.01+0.40* A31*0.02-0.35* A21*0.03A32=0.40* A31+0.25* A11*0.01+0.35* A21*0.01-.0.40* A31*0.05第三年则在第二年的基础上迁移…以此类推，用递归的方法可求出某年的A1、A2、A3地区的人口。
问题（2:）：从问题中分析可知：每个地区每年增长了人口后，则迁移人口数则与问题（1）有所不同，用已知的数据和条件求A1、A2、A3地区迁移过后的人口。
设A1、A2、A3地区未增长时的总人口数是x,则：第一年：A11=0.25*x*(1+0.005)+0.35*x*(1+0.007)*0.02+0.40*x*(1+0.011)*0.03-0.25*x*(1+0.005)*0.02A21=0.35*x*(1+0.007)+0.25*x*(1+0.005)*0.01+0.40*x*(1+0.011)*0.02-0.35*x*(1+0.007)*0.03A31=0.40*x*(1+0.011)+0.25*x*(1+0.005)*0.01+0.35*x*(1+0.007)*0.01-0.40*x*(1+0.011)*0.05第二年则在第一年的基础上迁移，同时也有人口的增长：A12=0.25*A11*(1+0.005)+0.35*A21*(1+0.007)*0.02+0.40*A31*(1+0.011)*0.03-0.25*A11 *(1+0.005)*0.02A22=0.35*A21*(1+0.007)+0.25*A11*(1+0.005)*0.01+0.40*A31*(1+0.011)*0.02-0.35*A21 *(1+0.007)*0.03A32=0.40*A31*(1+0.011)+0.25*A11*(1+0.005)*0.01+0.35*A21*(1+0.007)*0.01-0.40*A31*(1+0.011)*0.05第三年在第二年的基础上迁移，同时也有人口的增长…..运用递归的方法就可求出某年的A1、A2、A3地区的人口。
对于我们来说求解问题时，首先想到的是运用Microsoft Visual C++来编程:问题（1）的解：运用C程序求出，在人口总数不变的情况下：10年后地区人口数为:A1=36248300，A2=34517400，A3=29234400；100年后地区人口数为：A1=53847500，A2=29437900，A3=16714600；当时间无限增长时，用C++程序可求的3个地区的人口趋于稳定了，则人口比例也趋于稳定，也可作出人口—时间的曲线图，可看出曲线到后面已趋于稳定。
问题（1）100年内人口数目曲线：问题（2）的解：10年后地区的人口数:A1=38497300，A2=37122300，A3=32457200；100年后地区人口数：A1=104040000，A2=59793000，A3=35793400；当时间无限增长时，用C++程序运算可求出A1与A2、、A2与A3的人口比例趋于1.6~1.8之间，则可知人口比例趋于稳定。
问题（2）100年内人口数目曲线：模型的结果分析1、在总人口保持不变时，随着时间的推移，各地区的人口数量会趋于一个稳定值。
2、在人口自然增长率固定时，随着时间的推移，各地区的人口数量虽然不会达到一个稳定值，会不断地上升，但最终各地区的人口比例也会趋于一个稳定水平。
模型的优缺点：优点：人口迁移在有限年内找到其规律，建立模型，虽然模型求解要用到计算机帮助，但程序原理简单，求解方便。
缺点：人口迁移局限在了一个很小的地方，忽略了其他地区的迁入和迁出到其他地区的情况，假定了3个地区的总人口不变和人口自然增长率不变，这是与实际不太相符的。
参考文献数学建模（第二版）徐全智杨晋浩编著数学模型（第三版）姜启源谢金星叶俊编著附录#include<stdio.h>#include<stdlib.h>void count_p(){double a,b,c;int i;int p;double A1,A2,A3;A1=2.5e7;A2=3.5e7;A3=4e7;printf("请输入需要计算的时间（以年为单位）:");scanf("%d",&p);if(p<0){while(p<0){printf("输入错误!请重新输入!\n");scanf("%d",&p);}}for(i=1;i<=p;i++){a=A1;b=A2;c=A3;A1=a+b*0.02+c*0.03-a*0.01-a*0.01;A2=b+a*0.01+c*0.02-b*0.01-b*0.02;A3=c+a*0.01+b*0.01-c*0.03-c*0.02;}printf("%d年后个地区人口数统计如下：\n",p);printf("A1地区人口数：%g\n",A1);printf("A2地区人口数：%g\n",A2);printf("A3地区人口数：%g\n",A3);}count_p2(){double a,b,c;int i;int p;double A1,A2,A3;A1=2.5e7;A2=3.5e7;A3=4e7;printf("请输入需要计算的时间（以年为单位）:");scanf("%d",&p);if(p<0){while(p<0){printf("输入错误!请重新输入!\n");scanf("%d",&p);}}for(i=1;i<=p;i++){a=A1;b=A2;c=A3;A1=(a+A1*0.005)+(b+A2*0.007)*0.02+(c+A3*0.011)*0.03-(a+A1*0.005)*0.01-(a+A1*0.0 05)*0.01;A2=(b+A2*0.007)+(a+A1*0.005)*0.01+(c+A3*0.011)*0.02-(b+A2*0.007)*0.01-(b+A2*0.0 07)*0.02;A3=(c+A3*0.011)+(a+A1*0.005)*0.01+(b+A2*0.007)*0.01-(c+A3*0.011)*0.03-(c+A3*0.0 11)*0.02;}printf("%d年后个地区人口数统计如下：\n",p);printf("A1地区人口数：%g\n",A1);printf("A2地区人口数：%g\n",A2);printf("A3地区人口数：%g\n",A3);}main(){int j;while(1){printf("\t\t\t人口动态分析人口计算\n");printf("\t\t\t1流动趋势人口计算\n");printf("\t\t\t2考虑增长率在内的人口计算\n");printf("\t\t\t3退出程序\n");printf("请输入选择:");scanf("%d",&j);if(j<0||j>3){while(j<0||j>3){printf("\n");printf("输入错误！请重新输入！\n");printf("请输入选择:");scanf("%d",&j);}}printf("\n");switch(j){case 1:count_p();break;case 2:count_p2();break;case 3:system("cls");printf("\n\n\n\n\n\n\t\t\t\t谢谢使用!!\n");exit(0);}}}。