多因素分类中国人口预测
基于logistic模型对中国未来人口的预测分析
基于logistic模型对中国未来人口的预测分析1. 引言1.1 背景介绍中国是人口最多的国家之一，而且其人口结构日益老化、性别比例失衡等问题引起了广泛关注。
随着经济的发展和社会的变迁，人口数量和结构的变化对中国未来的发展产生重要影响，因此对中国未来人口的预测分析显得尤为重要。
基于logistic模型的预测方法已被广泛应用于人口学领域，其可以有效地分析人口数据的变化规律，并对未来的人口趋势进行预测。
通过对中国人口的logistic模型进行建立和验证，我们可以更准确地预测未来中国人口的发展趋势，为政府制定人口政策提供科学依据。
分析影响人口变化的因素，如经济发展水平、教育水平、生育政策等，可以帮助我们深入了解人口变化的原因和规律，从而指导政府制定更加有效的人口政策，促进社会稳定和经济可持续发展。
【如果想进一步引申，可以从社会、经济、环境等方面谈谈人口变化带来的影响和挑战，以及如何应对这些挑战。
】1.2 问题提出中国人口众多，而且总体上呈现出老龄化趋势。
人口数量的变化对国家经济、社会稳定和人民生活都有着深远影响。
对未来中国人口的预测和分析显得尤为重要。
问题提出：中国人口正在经历哪些变化？未来人口数量及结构会如何变化？当前的政策是否能够应对未来的人口挑战？这些问题将是本文研究的重点。
通过基于logistic模型的分析，探讨未来中国人口变化的可能趋势，为相关政策的制定提供科学依据。
借助各种数据的收集与处理，建立合适的模型，验证并完善人口预测方法。
通过对未来人口的预测和分析，可以更好地理解人口问题的本质，提出应对方案，为未来的人口管理和政策制定提供参考依据。
正确认识人口问题，有助于更好地制定政策，促进经济发展和社会稳定。
1.3 研究目的研究目的是通过基于logistic模型的预测分析，探讨中国未来人口的发展趋势，为政府制定人口规划政策提供科学依据。
通过对历史人口数据的分析和预测模型的建立，可以更准确地预测未来人口数量的变化，并预测出可能的人口增长率、人口结构变化等情况。
基于logistic模型对中国未来人口的预测分析
基于logistic模型对中国未来人口的预测分析【摘要】中国人口问题一直备受关注，本文基于logistic模型对中国未来人口进行预测分析。
在介绍中国人口的背景和研究意义。
在深入分析了logistic模型的原理，介绍了数据来源和处理方法，讨论了模型构建及参数估计的过程，并展示了未来人口预测结果的分析。
提出了针对未来人口发展趋势的政策建议。
在总结了中国未来人口的发展趋势预测，探讨了logistic模型的优劣势，以及本研究的意义和未来展望。
通过本文的研究，可以为中国人口政策制定提供科学依据，引领中国人口发展走向更加健康稳定的方向。
【关键词】logistic模型、中国人口、预测分析、数据来源、模型构建、参数估计、人口政策、人口发展趋势、优劣势、研究意义、未来展望1. 引言1.1 背景介绍中国作为世界上人口最多的国家，人口问题一直备受关注。
随着经济社会的发展，人口结构和数量的变化对中国的发展产生着重要影响。
近年来，随着经济发展水平的提高，中国的人口增长速度逐渐放缓，人口老龄化问题日益突出。
城乡人口结构的差异也在逐步扩大。
人口是经济社会发展的基础，预测未来人口变化对政府决策具有重要意义。
基于logistic模型的人口预测方法被广泛应用于人口学领域，其准确性和可靠性受到学术界和政府部门的认可。
通过对中国未来人口进行logistic模型的预测分析，可以更好地了解未来人口的变化趋势，为制定相关人口政策提供科学依据。
本文将基于logistic模型对中国未来人口的预测进行分析，探讨人口变化对中国经济社会发展的影响，提出相应的人口政策建议，旨在为解决中国人口问题提供参考和支持。
1.2 研究意义中国人口众多，人口问题一直是中国社会发展的重要议题。
人口变化对国家经济、社会政治等方面都有深远影响，因此对中国未来人口的预测分析具有重要的研究意义。
基于logistic模型对中国未来人口进行预测，可以帮助政府制定更科学合理的人口政策，有效应对人口老龄化、性别比例失衡等问题。
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随着社会经济的发展，人口增长一直是一个备受关注的问题。
数学建模是研究人口增长和人口结构的重要方法之一、本文将对中国人口增长的预测和人口结构进行简析，并利用数学建模方法进行预测分析。
首先，中国人口增长的情况是众所周知的。
随着中国的经济快速发展，人民生活水平的提高，医疗水平的提高以及计划生育政策的实施，中国的人口增长率逐渐放缓。
根据国家统计数据，自2024年以来，中国的总人口增长率一直在下降，其中在2024年总人口为14亿人，增长率仅为0.35%。
根据这一趋势，可以推断出未来的人口增长率可能会进一步下降。
在进行人口增长预测时，可以运用数学建模方法中的指数增长模型。
指数增长模型是描述人口增长的一种常用方法，其基本形式为：N(t)=N0*e^(r*t)其中，N(t)表示时间t时刻的人口数量，N0表示初始人口数量，r表示人口增长率，e表示自然对数的底数。
利用指数增长模型可以对未来的人口增长进行预测。
但要注意的是，由于人口增长受到多种因素的影响，例如政策调整、经济发展、文化变迁等，所以对于人口的精确预测是一项复杂而困难的任务。
因此，在进行人口预测时，应结合实际情况，综合考虑人口增长的多个因素。
另外，人口结构是指人口在不同年龄段的分布情况。
人口结构反映了一个地区或国家的经济、社会、教育等方面的发展状况。
中国的人口结构表现为老龄化趋势和少子化现象。
根据国家统计数据，中国的老龄化人口比例逐年提高，同时生育率呈下降趋势。
这种人口结构的变化将对中国的社会、经济等多个方面产生深远的影响。
为了分析人口结构的变化，可以利用数学建模中的人口金字塔。
人口金字塔以年龄为横轴，人口数量为纵轴，通过金字塔的形状和比例来反映人口的结构情况。
通过观察人口金字塔的变化，可以了解人口的年龄分布情况，判断人口的变化趋势，为相关政策和规划提供依据。
总之，中国人口增长的预测和人口结构的分析是一个复杂的问题，数学建模可以提供一种客观、科学的方法来分析这些问题。
人口预测
南京邮电大学《人口研究专题》课程论文题目中国人口结构与数量对经济的影响专业统计实务学生姓名孙学涛班级学号Z121603522014年12月31日中国人口结构与数量对经济的影响摘要：随着社会的繁荣与发展，人民生活水平的不断提高，人口问题与社会经济、自然资源分配间的关系日趋明显。
中国作为拥有者世界五分之一人口的大国，人口问题一直是制约我国经济发展的重要因素。
近些年来，虽然我国已经进入低生育率国家的行列，一些新的人口结构变化，例如人口的老龄化，人口素质，男女性别比例发展不均衡等，正在影响着中国人口未来的变化。
因此，依据中国人口目前的发展特点，对中国人口组成结构的预测与分析，对于社会的长远发展将有指导性的意义。
关键词：人口结构、人口预测、人口数量、经济发展一、我国人口总量与结构变动状况中国人口变动包括人口总量变动和人口结构变动，二者都是影响消费及其结（1）人口总量及增长率。
根据2005年全国百分之一人口抽样调查资料，2005年我国总人口达到130756万人，比第五次人口普查多增人口4013万人，平均每年增加802.6万人，年平均增长率为0.63%。
主要原因是同期人口出生率下降1.6个千分点，在人口死亡率基本稳定的情况下，人口自然增长率下降1.8个千分点，人口再生产类型已由过去的“高出生、低死亡、高自然增长”向“低出生、低死（2）人口结构变动。
人口年龄结构是人口结构的重要内容之一，反映人口的基本构成，对消费有较大的影响。
根据2005年全国百分之一人口抽样调查资料绘制的我国2005年人口金字塔（图1），可看出我国人口年龄结构的几个特征。
（1）55岁以上各年龄组分布均匀，基本上反映了解放前人口低增长的状况。
（2）50~54岁年龄组出现了一个较小的驼峰，反映了新中国成立初期人口小幅增长状况。
这是新中国成立以来第一次人口增长高峰形成的结果，其后因受三年困难时期的影响，人口出生率下降，导致45~49年龄组人口的相对减少。
基于logistic模型对中国未来人口的预测分析
基于logistic模型对中国未来人口的预测分析中国人口是世界上最多的国家之一，人口数量的变化对中国社会经济的发展具有重大影响。
本文将基于logistic模型对中国未来人口的预测分析进行探讨。
我们需要了解logistic模型的基本原理。
logistic模型是一种常用的人口增长模型，它基于人口增长的两个关键因素：增长速率和容量。
增长速率表示人口每年的增长率，容量表示人口可以达到的最大数量。
logistic模型的基本形式如下：N(t) = K / [1 + (K/N0 - 1) * exp(-r * t)]N(t)表示时间t时刻的人口数量，K表示最大人口容量，N0表示初始人口数量，r表示人口增长速率。
在对中国未来人口进行预测分析时，我们需要确定模型的参数。
初始人口数量可以根据历史数据进行估计。
人口增长速率可以根据过去几十年的人口增长率进行计算。
最大人口容量需要根据中国国情和可持续发展的要求进行估算。
中国的人口增长速率在过去几十年一直处于较高水平，但随着经济社会发展和计划生育政策的实施，人口增长速率逐渐趋缓。
在未来，可以预计中国的人口增长速率将继续下降。
根据logistic模型对中国未来人口的预测分析，可以得出以下结论：随着时间的推移，中国人口数量将继续增长，但增长速率将逐渐减缓。
最终，人口数量将趋于一个稳定的最大容量，同时与资源和环境保持平衡。
需要注意的是，logistic模型是基于过去数据进行的预测分析，未来人口发展受到许多因素的影响，例如经济、政策、社会文化等，这些因素可能会引起人口变动的不确定性。
基于logistic模型的预测分析可以为中国未来人口发展提供一定的指导和参考，但在制定政策和决策时，还需要综合考虑多种因素，并及时更新模型参数，以保证预测结果的准确性和可靠性。
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。
中国人口增长预测模型
中国人口增长模型预测
一、摘要 二、问题的重述 三、问题的假设 四、符号约定 五、问题的分析 六、模型的建立 七、模型的优化方向 八、模型的评价与推广 九、参考文献 十、附录
一、摘要
本文针对人口增长及预测这一热点问题展开了详细讨论，围绕“每年人口的 增加量=该年出生的人口总数-该年死亡的人口总数”，不考虑机械增长率（如国 际人口的迁入迁出）对我国总人口的影响；不考虑双胞胎、疾病等对生育率的影 响，建立模型，共建立了以下四个模型：
图4显示2003年生育率明显低于其它几年，可能数据有问题或是特殊情况，如非 典影响，在考虑一般情况时应将此年剔除。这两个图不同年份（图4不考虑2003年） 的变化趋势基本一致，故可以以2001年的数据为例拟合出死亡率随年龄分布密度函数 h(r)和生育率随年龄分布密度函数f(r),这里用到了1stopt软件，该软件的拟合功能很强， 输入2001年的数据，拟合出的图形见图5 、图6
中国人口增长模型预测一摘要二问题的重述三问题的假设四符号约定五问题的分析六模型的建立七模型的优化方向八模型的评价与推广九参考文献十附录本文针对人口增长及预测这一热点问题展开了详细讨论围绕每年人口的增加量该年出生的人口总数该年死亡的人口总数不考虑机械增长率如国际人口的迁入迁出对我国总人口的影响
郑州大学 李兰 徐云辉 宋晓磊
F(r,t)
j 1 3
[ j (r, t) j (r, t)] Aj (t) Nt
j 1
上面式子中的 Nt 可约去。画出各年死亡率— 年龄及生育率— 年龄散点图，
见图3和图4。
观察图3，可发现0岁死亡率较高，这可能是婴儿抵抗力低的原因;老年人死 亡率随年龄增高而加速增长;总体来看死亡率有逐年降低的趋势，但变化较小， 所以在进行中短期预测时，可以看作死亡率是不随时间变化的。
基于logistic模型对中国未来人口的预测分析
基于logistic模型对中国未来人口的预测分析中国是世界上人口最多的国家，人口问题一直是中国社会经济发展的重要因素之一。
通过对中国未来人口的预测分析，可以为政府制定相关政策提供依据，以应对可能出现的社会问题。
logistic模型是一种常用的人口预测模型，它基于数学和统计方法，能够通过对历史人口数据的分析，预测未来的人口趋势。
该模型假设人口增长具有一个饱和度，即人口增长速度随着人口数量的增加逐渐减缓，并最终趋于稳定。
要进行中国未来人口的预测分析，首先需要收集和整理大量的历史人口数据，包括人口数量和相关的社会经济指标。
然后，可以利用logistic模型对这些数据进行拟合，得出一个适合中国人口增长情况的数学模型。
logistic模型的数学表达式为：P(t) = K / (1 + A * e ^ (-B * t))P(t)表示时间t对应的人口数量，K表示人口达到饱和时的最大值，A和B是待定参数，e表示自然对数的底。
对于中国未来人口的预测分析，需要首先确定人口的饱和最大值K。
这可以通过对历史数据的分析，结合中国的社会经济发展情况，来估计中国的人口饱和状态。
考虑到资源的限制和生活质量的改善，人口不可能无限制地增长。
相关的政策和社会变化也需要考虑在内。
确定了人口饱和最大值后，可以使用历史数据拟合logistic模型，得到模型的参数A 和B。
然后，可以根据参数和已有的时间数据，预测未来的人口趋势。
logistic模型的预测结果需要进行验证和修正。
由于人口预测是一个复杂的问题，涉及到许多因素，如经济发展、社会政策、生育率和死亡率等，因此需要综合考虑其他相关的因素。
不同地区之间的差异也需要进行分析和预测。
在进行中国未来人口的预测分析时，还需要考虑到数据的可靠性和准确性。
历史数据的收集和整理需要尽可能的全面和准确，以提高模型的预测效果。
使用多种数据源并进行数据验证可以提高模型的准确性。
基于logistic模型进行中国未来人口的预测分析可以为政府决策提供参考依据，但需要注意模型的合理性和数据的可靠性，以及综合考虑其他相关因素。
中国人口增长预测模型
中国人口增长预测模型中国是全球人口最多的国家之一，人口增长对社会经济发展和资源分配产生重大影响。
因此，准确预测中国的人口增长对于政府决策和社会规划至关重要。
本文将介绍一个基于趋势分析和数学模型的中国人口增长预测模型。
首先，分析历史数据是了解人口增长趋势的关键。
我们可以通过查阅官方统计数据来获得中国过去几十年的人口数量。
这些数据可以反映出不同年代的人口变化情况。
通过对这些数据进行趋势分析，我们可以更好地了解人口增长的规律。
其次，我们可以使用数学模型来预测未来的人口增长。
常用的人口增长模型包括线性增长模型、指数增长模型和Logistic增长模型。
线性增长模型假设人口每年以相同的速度增长，而指数增长模型则假设人口增长的速度与当前的人口数量成正比。
Logistic增长模型则考虑到了环境容量的限制，即人口增长速度会随着人口密度的增大而减缓。
在选择模型时，我们需要考虑人口增长的影响因素。
例如，出生率、死亡率和迁徙率等因素都会对人口增长产生影响。
因此，在构建预测模型时，我们需要综合考虑这些因素，并基于历史数据进行参数估计。
在模型构建完成后，我们可以利用计算机软件进行模拟和预测。
这些软件可以根据历史数据和模型参数，预测未来的人口数量和变化趋势。
通过不断调整模型参数，我们可以提高预测准确度，从而使我们的预测结果更具有可信度。
然而，人口增长预测也存在一定的不确定性。
例如，社会政策的改变、科技进步和自然灾害等都可能对人口增长产生重大影响。
因此，我们在使用预测模型时应该意识到这些不确定性，并将其考虑在内。
此外，随着社会的发展和科技的进步，我们可以探索更加精细化的人口增长预测模型。
例如，可以考虑区域差异和人口组成的变化，利用更多的经济、社会和环境因素来对人口增长进行建模。
这样的模型可以更好地适应中国复杂多变的人口情况。
综上所述，中国人口增长预测模型是一种重要工具，可以帮助我们了解和预测中国人口的发展趋势。
通过分析历史数据、构建数学模型并利用计算机软件进行模拟和预测，我们可以提高预测的准确性，并为政府决策和社会规划提供有力的支持。
中国人口预测模型(灰色理论模型)
中国人口预测模型摘要中国占有世界上四分之一的人口，是世界上的第一人口大国。
改革开放以来，我们国家享受着人口福利。
但是随着改革进程的不断深化，人口过多带来的问题不断影响着我经济的发展。
要解决人口问题，进行人口预测是重中之重。
我们将人口预测问题划分为三个部分：人口抽样数据的统计描述、建立人口中短期预测模型、建立人口长期预测模型。
第一，人口抽样数据的统计描述。
我们将附录给出的数据按照城、镇、乡，进行整理，给出了相关的统计描述：以2001年为例，城市人口中老年人占比为8.4%，镇人口老年人占比为6.71%，乡人口老年人占比为7.24%，初生儿的死亡率较大。
妇女生育年龄大多在20至40岁，生育率的大小比较为：城 < 镇 < 乡，出生人口数的大小排序为：镇< 城< 乡，出生人口的性别比例，男性大于女性。
死亡率的大小比较为：城 < 镇 < 乡，其中男性比女性占比大。
预计接下来的年份人口的增长率一开始变化不大，但死亡率会渐渐降低，导致增长率也会慢慢上升。
第二，建立人口中短期预测模型。
首先，我们根据查阅到的数据，运用回归方法建立了人口预测的一元线性预测模型。
再利用GM（1,1）灰色模型，对一元线性预测模型进行了改进。
最后得出，全国总人口数量依然呈现出上升的趋势，市、镇人口的增加速率也在不断地加快，人口将在2006年达到13.15亿，07年达到13.23亿，08年达到13.31亿，09年达到13.39亿，10年达到13.41亿（详细情况见表13-表16）。
第三，建立人口长期预测模型。
我们根据查阅到的数据，建立了Logistic模型，模型如下：N(t)=141880−0.0715t+140.90(单位：万人)。
通过MATLAB绘制图像（图9），表明中国人口在2050年左右将达到峰值14.20亿，并且此后的人口将稳定在峰值。
我们根据预测所得，针对人口增长、人口老龄化及男女性别比不均等问题，对国家政策的调整提出了一些建议，如坚持邓小平理论、科学发展观，加强计划生育工作等。
基于logistic模型对中国未来人口的预测分析
基于logistic模型对中国未来人口的预测分析引言中国是世界上人口最多的国家之一，其人口数量对于国家发展和经济增长具有重要的影响。
对于中国未来人口的预测分析显得尤为重要。
在本文中，我们将基于logistic模型，对中国未来人口进行预测分析，并探讨未来可能出现的人口趋势和变化。
中国人口现状中国的人口数量一直是世界关注的焦点之一。
根据国家统计局数据，截至2021年底，中国的人口总量接近14亿，居世界第一。
近年来中国人口出现了一系列变化，比如人口老龄化加剧、出生率下降等等，这些变化对于中国未来的人口发展构成了一定的挑战。
logistic模型在人口预测中的应用logistic模型是用来预测人口增长或者减少趋势的一种常见的数学模型。
它可以对人口数量的增长率进行预测，帮助我们了解未来的人口变化趋势。
人口增长放缓随着人口老龄化问题的加剧以及出生率的下降，未来中国人口的增长速度将会放缓。
这意味着中国的人口规模可能会逐渐趋向稳定，而不再像过去那样呈现爆发式增长的态势。
这种趋势对于中国社会和经济的发展将产生深远的影响。
人口结构的变化随着人口老龄化的加剧，中国未来的人口结构也将会发生较大的变化。
老年人口比例的增加将给养老、医疗等方面带来更多的压力，同时也会对劳动力资源的供给产生影响。
未来中国将需要更加全面和系统的政策来应对人口结构的变化。
城乡人口差异未来中国城乡人口差异也将会持续存在，而且可能会有所加剧。
城市化进程的加快将使城市人口规模不断扩大，而农村的人口数量则可能会继续减少。
这将对城乡发展不平衡问题产生影响，需要政府采取有效的措施来解决。
人口政策调整根据logistic模型的预测结果，未来中国将需要进一步调整和优化人口政策。
通过出台更加灵活的生育政策、加大对老年人口的养老保障力度、推动城乡人口的均衡发展等，以应对未来人口变化可能带来的各种挑战。
值得注意的是，任何预测都有一定的不确定性，在进行决策时需要综合考虑各种因素，以制定出更加符合中国国情的人口政策和发展规划。
中国人口增长的分析与预测模型(最新)
中国人口增长的分析与预测模型摘要：本文主要以所给两个附表的数据为依据，结合国家统计局公布的人口抽样数据，根据Leslie人口模型思想，同时在假设城镇化水平的增长曲线大致表现为一条拉伸的“S”型Logistic曲线的情况下，建立了分性别、按年龄、分地区（城、镇、乡）、农村人口迁往城镇的动态差分方程组模型及其矩阵形式，通过参数拟合和模型求解，按照高、中、低三种总和生育率，分别预测了未来我国总人口增长、城镇化水平、生育率、性别比例、老龄化进程等人口指标，预测结果表明我国在2030年城镇化水平将达到60.74%,高、中、低三种方案下的总人口数将分别为14.85亿、14.48亿和14.11亿,男女性别比将为120：100，2005年至2020年我国将出现婴儿出生的高峰期。
在高、中、低三种方案下,我国人口的最大值将分别在2040年、2030年和2025年出现。
2050年城镇化水平达到61.22%，在未来的50年内将迎来总人口高峰、劳动年龄人口高峰和老年人口高峰，模型分析说明了影响我国人口增长的主要因素是生育率不断降低、老龄化进程加速，出生人口性别比例持续升高，以及乡村人口城镇化加快等。
最后，给出了我国人口增长的中短期、长期增长预测结果。
关键词：人口增长；Leslie模型；城镇化；老龄化；人口高峰1. 问题的提出人类文明发展到今天，人们越来越意识到地球资源的有限性，我们感到"地球在变小"，人口资源之间的矛盾日渐突出。
人口问题成为当今世界上最令人关注的问题之一，一些发展中国家的人口出生率过高，越来越严重地威胁着人类的正常生活，有些发达国家的自然增长率趋近于零，甚至变为负数，造成劳动力短缺，也是不容忽视的问题。
中国是一个人口大国，人口问题始终是制约我国发展的关键因素之一。
近年来，中国的人口发展出现了一些新的特点，例如：老年化进程加速，出生人口性别比持续升高，以及乡村人口城镇化等因素，随着我国经济的发展、国家人口政策的实施，这些都影响着中国人口的增长。
关于我国人口数量预测及其影响因素的分析
一
和 １ ３ ３． ７ ２ 人 。 ３０５１８ 万
３ 讨 论
从多 因素分析结果看 ， 比较 而言 ， 响人 口增 长 的主要 相 影 因素依次是 ： 时间顺序 、 亡率 、 死 出生 率 和性 比率 。从 表 １实 际效果上看 ， 历年时间顺序 、 出生率 是增 加人 口数量 的重要 的
晚， 高血压是 ２型糖尿病 的独立危 险因素［ 。又有 学者认 为 ， １ ］ 高血压 患者 有胰 岛素水 平增 高和 胰 岛素 抵抗 趋势 ， 可通 过不 同机 制影 响血压 水平［ 。看来这一 问题 尚有 待进 一步研究 。 ２ ］ 本 次调 查 资 料 显 示 ， 血 压 病 合 并 冠 心 病 ５ 高 ４例 ，占
界人 Ｅ数量将达 到 ９ ｌ ０亿至 １０亿之 间 ， ０ 这也 许接 近地球养 活
根 联 国 口 家 新 测 分 ，本 纪 １资 来 和 法 据 合 人 学 最 预 和 析到 中 ： ． 料 源 方
集有关数 据 ， 随之归纳整理 ， 使之成为研 究人 口演 化特征 与规
人口 极 。 了 究 国 分 时 演 特 与 律 的 限 为 研 我 人口 布 空 化 征 规 ，
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。
中国人口增长的预测模型
中国人口增长的预测模型摘要：本文研究的是根据中国实际情况，结合近年中国人口发展出现的新特点（老龄化加速、出生人口性别比持续升高以及乡村人口城镇化等），对中国人口的增长趋势做出中短期及长期预测的问题。
首先，我们扩充了中国历年的总人口数据，建立了BP神经网络模型，对中国短、中、长期的人口增长分别做了简单预测；其次借用Logistic人口增长模型，将各种影响人口发展的因素归结到环境的容量因素中，建立了符合中国实际情况的人口增长模型，并编程求解。
之后，我们对宋健人口模型进行了改进，建立了一阶偏微分方程模型，并借用高斯赛德尔迭代法的思想将已预测出的数据加以迭代来预测下一年的数据，使该模型具有更好的时效性，利用 Excel 对所给数据进行统计和筛选，并用 Matlab6.5 编程实现，对中国人口发展进行了预测。
最后我们以改进的宋健模型为基础，将农村人口城镇化的因素纳入考虑范围，提出了人口城镇化影响因子，从而建立了人口城镇化影响因子，从而建立了人口城镇化过程中的人口增长型四。
四种模型均用 Matlab6.5 编程求解。
从四个模型的结果中可以看出：短期预测时，Logistic人口模型预测结果准确，而中长期预测时，偏微分方程更加优越。
在2045年左右，中国人口达到峰值约14.6亿，之后在一个较小的范围内波动。
而城镇人口增长模型和乡村人口增长模型更是从图像上直观地反映出未来中国人口发展的趋势，先是缓慢上升，到2040年左右人口达到一个最大值14.5亿，之后人口缓慢下降，到2080年时，中国人口约为11.1亿。
模型四最能刻划我国人口发展趋势的特点。
本文的四种模型相互印证，相互补充，其中改进后的微分方程模型能推广用于多因素影响的预测问题。
而模型四更是很好的描述了中国在城市化进程中的人口发展趋势，该模型不仅适用于中国，也同时适用与所有处于城市化阶段的发展中国家，有一定的创新。
关键词：人口预测神经网络 Logistic 人口增长模型宋健人口模型偏微分方程人口城镇化1 问题重述（略）2 模型假设1）将出生人口数、死亡人口数、老龄化、人口迁移以及性别比作为衡量人口状态变化的全部因素，不再考虑其他方面对人口状态的影响；（2）所有表征和影响人口变化的因素都是在整个社会人口的平均意义下确定的；（3）人口死亡率函数只依赖于各个年龄段，而与时间的流逝无关，即针对同一年龄段，假设人口死亡率在各个年份是相同的3 符号说明4 问题分析对于我国这样的人口大国来说，人口问题始终是制约我们经济、文化等各方面发展的重要因素。
中国未来人口预测与发展趋势分析
中国未来人口预测与发展趋势分析1. 引言1.1 中国人口总量与增长趋势分析中国作为世界人口最多的国家，人口总量一直备受关注。
根据最新的统计数据显示，中国目前的人口总量已经超过13亿，占全球总人口的近20%。
人口总量庞大的同时也使得中国面临着人口增长的挑战。
过去几十年来，中国通过实施计划生育政策控制人口增长，取得了一定成效。
但随着计划生育政策的调整和民众生育观念的改变，人口增长速度逐渐放缓。
未来，随着经济的不断发展和社会的进步，中国人口总量的增长将呈现出一定的趋势。
根据各种模型和预测，一些专家认为中国的人口总量在未来几十年内会达到峰值，然后逐渐趋于稳定甚至出现下降的情况。
这将对中国的经济、社会和政治产生深远的影响，需要及时采取有效的政策和措施来适应人口发展的新情况。
对中国人口总量与增长趋势的分析具有重要的意义，有助于指导未来的人口政策制定和社会发展规划。
1.2 人口结构与老龄化问题人口结构与老龄化问题在中国未来人口发展中扮演着至关重要的角色。
随着经济发展和医疗条件的改善，中国人口结构逐渐呈现出老龄化的趋势。
老年人口比例不断增加，造成了社会养老压力的加大，养老资源不足的问题日益突出。
据统计数据显示，中国60岁以上人口占比已经达到了20%，达到老龄化社会的标准。
而且随着生育率减少和寿命延长，老年人口占比还将不断增加。
老龄化问题不仅仅是一个人口结构问题，更是一个社会经济发展的挑战。
随着老年人口增加，劳动力人口相对减少，劳动力供给不足将影响经济的持续增长。
老年人口对医疗、养老等社会资源的需求也将不断增加，对社会保障体系和医疗卫生系统提出新的挑战。
解决老龄化问题需要全社会的共同努力。
政府需要加大对老年人口的关怀和保障力度，建立健全的养老制度和社会保障体系。
社会需要加强对老年人口的关怀和支持，提升老年人口的生活质量和幸福感。
只有共同努力，才能应对老龄化带来的挑战，实现人口结构的良性发展。
1.3 人口政策与影响因素人口政策是指国家对人口数量、结构和分布等方面所采取的政策措施。
中国人口增长预测模型研究
中国人口增长预测模型研究中国人口增长预测模型研究摘要本文对我国人口的现状进行分析，并对中国人口增长趋势进行了中短期和长期预测。
首先，利用Excel软件对我国的人口现状进行统计分析，从中可以看出人口老龄化进程加速，出生人口性别比例呈上升趋势，乡村人口城镇化明显。
其次，对附件中的原始数据进行预处理，剔除异常数据并利用插值方法补全数据，以使所得数据能尽可能地反映客观实际。
进而对数据进行归一化处理，以消除量纲不同的影响，便于后面的分析。
接着，对我国人口增长趋势进行中短期预测，建立了逻辑斯蒂（logistic）回归预测模型，利用SPSS软件进行曲线拟合和参数求解，计算结果表明此模型能够较精确地进行中短期的各地区人口比率、老龄化程度及全国人口增长率的预测。
在回归模型预测误差较大的情况下，建立了时间序列AR(p)模型，利用Eviews时间序列分析软件确定模型的参数及阶数，进而对其它影响因素进行中短期预测。
此外，考虑到样本信息缺乏、数据较少，建立了灰色系统GM(1,1)模型，利用Matlab软件编程求解部分影响因素的中短期预测值，并与前面的模型进行分析比较，验证了预测的合理性。
最后，对我国人口增长趋势进行长期预测，将人口控制模型进行逐步修正，建立了偏微分方程模型，经离散化得到人口发展的差分方程。
并利用C++程序设计语言编程β（每位妇女一生中平均生育的婴儿数）进行人口增长的长求得数值解。
针对不同的)(tβ时，模型预测出我国总人口到2030年增长到最高值期预测，结果表明当() 2.0=tβ时，我国总人口将会持续增长。
由此可见，要将人口控制在15 15.4252亿；当() 2.1t≥β≤。
亿左右，必须严格控制生育胎次，即() 2.0t本文主要采用统计的方法，利用Excel、SPSS、Eviews、Matlab等软件进行数据处理、参数估计及模型计算。
在样本足够大的前提下，本文建立的模型具有很强的普适性，且在对预处理后的数据做分析时，具有误差小、精度高等优点。
中国未来人口预测与发展趋势分析
中国未来人口预测与发展趋势分析
根据联合国的数据，中国人口已经超过14亿人，是世界上最多的国家。
随着中国的经济和社会快速发展，人口问题成为关注的焦点之一。
未来人口的预测和发展趋势对于制定合理的政策和规划具有重要意义。
中国的人口预测受到多种因素的影响，比如生育率、死亡率和迁徙率等。
根据最新的数据和趋势分析，预测中国的人口将会在未来几十年内达到峰值，然后逐渐开始下降。
这主要是由于中国实施计划生育政策以来，导致的生育率下降和老龄化加剧。
中国的人口结构也发生着巨大的变化。
相对年轻和劳动力充裕的人口将会减少，而老年人口占比将会增加。
这将对社会经济发展、医疗保障和养老服务等方面带来挑战。
人口迁徙也会继续影响人口分布和区域发展。
中国的人口发展趋势还受到城市化进程的影响。
随着城市化的推进，人口将会更加集中在大城市和城市群中。
这将引发城市资源和环境压力，同时也会带动城市经济和社会文化的发展。
针对以上的人口预测和发展趋势，中国政府已经制定了一系列的政策和措施来适应和引导人口变动。
放松计划生育政策以鼓励生育，推进医疗和养老服务体系建设以满足老年人口需求，加强城市规划和基础设施建设以应对城市化挑战等。
人口问题的解决不仅仅依赖于政府的努力，还需要全社会的共同参与。
人口教育和健康意识的提高，职业技能的培养和创新能力的提升等都是重要的因素。
中国未来人口的预测和发展趋势分析是一个复杂的问题，受到多种因素的交互影响。
政府需要制定合理的政策来应对人口变动带来的挑战，同时全社会需要共同努力来推动人口问题的解决和社会发展的可持续性。
中国人口增长预测.
中国人口增长预测摘要：本文通过对题目中所给数据和参考资料以及网站上获得的数据进行分析,利用多种模型对数据规律进行归纳提炼.首先我们建立了,Malthus微分方程,通过求借建立了我国人口增长的指数模型,通过常识和分析我们知道,由于受到资源和多种外在和内在因素的影响,人口的这种增长模式是不可能实现的,它只是在理想情况下的一种模式.为了弥补这个模型的缺点,我们又分别建立了[1]L eslie人口模型,微分差分混和模型,神经网络模型,灰色模型,等多种模型方式. 建立Leslie模型来预测未来中国大陆人口增长模型。
根据死亡率，生育率是否变化，我们建立了两个模型，第一个是死亡率变化的模型，在这个模型中，由于两个因素的变化，使得在预测时只能简单的预测下一年的数据，虽然精度很大，但是预测的时间太短。
于是，在分析了死亡率和生育率在所给五年的各年龄段的情况，我们提出了忽略两个因素变化所带来的影响，以使模型更大众化。
最后通过检验，发现，在做中短期预测时，结果很令人满意，误差很小。
但对于长期的预测准确度有所下降。
通过对第一个模型—Leslie人口模型的求解，我们分析得到了短期，中期，长期，较长期（在这我们定义1—3年为短期，5—10年为中期，10年以上是长期）的预测人口数量在各个年龄段的分布。
再对预测数据进行分析，并结合中国的实际国情，很容易知道Leslie人口模型增长只能用来预测中短期的人口发展规律（对与中国的实际国情而言）。
于是为了预测探究长期的人口发展模型，我们必须找到更好的模型，结合别人的资料，然后我们又建立了一个有关人口数量的微分方程，这个微分方程包括了各方面影响人口增长和变化的因素，如，育龄女性的百分比，潜在育龄女性的百分比，人口老龄百分比等等。
这些因素的介入使得分析人口变化规律更接近实际的情况。
随后又建立了另外的模型,多种模型相互结合,是本文的一大特色.关键字：Malthus模型灰色模型Leslie人口模型神经网络一、问题重述中国是一个人口大国，人口问题始终是制约我国发展的关键因素之一。
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多因素分类中国人口预测影响人口发展的因素主要有婴儿的出生率、各年龄段人的死亡率、人口的迁移等。
我们在模型中主要从以上三个因素来考虑对未来中国的人口进行预测。
多因素分类中国人口预测摘要本文考虑的是人口预测问题。
影响人口发展的因素主要有婴儿的出生率、各年龄段人的死亡率、人口的迁移等。
我们在模型中主要从以上三个因素来考虑对未来中国的人口进行预测。
根据此模型得到了未来不同地域（乡－城镇）不同性别各年龄段的人口数。
因而，我们能对人口总数、人口性别比、人口城镇化水平、人口老龄化程度等多方面人口状态量进行预测。
我国社会经济体系在客观上存在城乡二元结构，城乡之间的人口生育水平、死亡水平有明显差异并且还存在人口转移的情况，因此分城乡人口预测更能反映中国的现实，更符合中国的国情，预测结果更实用。
在建模前，我们对数据做了如下准备工作：一、对原始数据进行处理，将城市和镇化为一类，该类的各项指标根据两方所占人口多少，取得相应权重，从而加权得到。
二、婴儿出生率主要依赖于妇女总和生育率和生育模式，这两方面和国家的人口政策（城市只生一胎、晚婚晚育等）有很大关系。
主要根据01－05年的相关数据得到。
我们发现01－05年妇女总和生育率稳定在1.665(乡村)、1.082（城镇）左右，因此，以此作为预测因素指数。
三、人口的死亡率在社会较稳定的情况可认为是常数，根据各年数据估计得到。
四、人口的迁移主要是由乡村到城镇，人口的迁移率根据两年间流动人口与流出地当年该年龄段人口比值得到。
本文从城乡人口发展的差异性以及城乡人口转移的现象入手，建立了分城乡两个区域的离散型人口发展方程。
该发展方程涉及到乡－城转移人口年龄别向量、人口留存率向量、婴儿出生率向量。
它们分别对应着转移率、留存率（1－死亡率）、婴儿出生率，从而得出各向量。
该方程采用递推思想，用第k年推算第k+1年的人口数。
通过对以上模型的分析与求解，我们得到了较合理的预测结果：在城镇和乡人口总和生育率分别保持在1.082和1.655的前提下，全国人口在2050年左右达到峰值14.4亿；乡村人口城镇化的现象不断加剧，50年后城镇人口比例会上升到90％；人口老龄化进程在一定时期内还会进行，但到了本世纪中叶会达到最大程度，60岁以上占总人口41.1％，65岁以上占总人口33.2％。
总人口性别比例继续上升，在50年后将达到112左右。
关键词多区域人口发展方程人口转移率矩阵生育模式向量人口留存率矩阵乡村人口城镇化一、问题的提出中国是世界上人口最多的发展中国家。
人口多,底子薄,人均耕地少,人均占有资源相对不足,是我国的基本国情,人口问题一直是制约中国经济发展的首要因素。
针对这一现状，中国政府自1980年在全国城乡实行计划生育基本国策，而且获得了令世人瞩目的卓越成果，总体上有效地控制了人口的快速增长,为我国现代化建设、全面实现小康打下坚实的基础,同时也为世界人口的增长和控制做出了杰出贡献。
但是由于中国人口基数大,人口增长问题依然十分严峻。
近年来中国的人口发展出现了一些新的特点，例如，老龄化进程加速、出生人口性别比持续升高，以及乡村人口城镇化等因素，这些都影响着中国人口的增长。
在我国现代化进程中,必须实现人口与经济、社会、资源、环境协调发展和可持续发展,进一步控制人口数量,提高人口质量,改善人口结构。
因此,准确预测中国人口增长的中短期和长期趋势,可以为中国经济和社会发展决策提供科学依据,对于加速推进我国现代化建设有着极为重要的现实意义。
现给出连续五年内市、镇、乡各年龄段男女所占比率及死亡率，和市、镇、乡育龄妇女各年的生育率，并指出样本容量和过去十年市、镇、乡各级男女出生比例，需要我们利用所给数据建立中国人口增长的数学模型，并由此对中国人口增长的中短期和长期趋势做出预测。
二、问题分析本问题是关于中国人口增长的预测问题。
我们首先从城－乡人口发展的差异性和转移人口出发，建立城乡两区域的离散人口发展方程。
而在该方程中，涉及到乡－城转移人口年龄别向量、人口留存率向量、婴儿出生率向量。
其次我们利用题目所给五年内的人口数据，建立两区域间年龄－迁移率模型，并利用该模型求解出人口转移向量。
人口留存率向量主要由的年龄段的留存率（1－死亡率）来求出，婴儿出生率向量根据婴儿出生率求出。
最后利用这些向量对两区域的离散人口发展方程进行完善,该方程采用递推思想，用第k年推算第k+1年的人口数,但年龄都要加1。
从而对中国人口增长进行合理的预测和分析。
三、模型假设1．在社会安定的局面下和不太长的时间内，人口的死亡率大致与时间无关。
我们假设人口死亡率不变。
2．考虑到乡村人口城镇化这个特点，本文把市、镇、乡划分为城镇和乡村两个区域，也就是把市、镇合并为城镇这个区域，那么城镇人口指的是人口普查资料中的城市人口和镇人口之和。
3．在人口预测中，生育模式与国家政策有很大关系。
在一定时期内国家的人口政策变化不大，因此我们假设生育模式不变。
4．假设把90岁及90岁以上人口全部作为90岁人口。
5．根据所给数据，假设妇女只在15和49岁之间生育。
四、符号说明在以下式子中，表示乡村，表示城镇；表示男性，表示女性；岁数根据假设4，取值范围为：；生育周期根据假设5，取值范围为：。
年分城乡分性别的人口年龄状态向量年分城乡分性别的岁人口数年分城乡分性别人口留存矩阵年分城乡分性别的岁人口死亡率年分性别人口由乡村向城镇转移率向量年分性别岁人口由乡村向城镇转移率年分城乡分性别婴儿出生数年分城乡总和生育率年分城乡生育模式矩阵年分城乡生育模式矩阵的转置年分城乡规格化年龄别生育率（生育可能性的权重大小）年分城乡分性别婴儿出生的性别比例五、模型的建立在分城乡人口预测时，乡村人口发展和城镇人口发展既有联系又有区别，区别在于城乡人口规模、结构以及生育水平、死亡水平的显著性差异，而乡－城之间的人口转移是连接城乡人口的纽带。
对城镇人口数据的处理需要把市人口数据和镇人口数据进行综合处理（处理思想前文已经给出，处理过程不再赘述）。
（一）城镇区域离散型人口发展方程的确定年城镇人口数是年城镇人口留存数、年育龄妇女所生婴儿数与年乡村向城镇的人口转移数三者之和。
有以下关系式成立：为年城镇分性别的人口年龄状态向量。
（1）人口存留数的表达式为：指年城镇分性别人口留存率矩阵，它与乘积表示年各年龄人口经历一年后留存状态。
具体到各年龄段的人口数表达式为：（2）年育龄妇女所生婴儿数的求解第年零岁人口由第年育龄妇女生育而来，其中是生育模式向量，它表示妇女在不同年龄生育的可能性大小。
表示年分城乡规格化年龄别生育率，该值越大表示岁生育可能越大。
为总和生育数，通常是控制变量，可以由国家政策来掌握。
它的大小会直接影响到对人口增长数的预测。
（3）对乡村向城镇的人口转移数的求解设人口转移率的定义是乡村向城镇的人口转移量和乡村人口总数的比值，则为城－乡转移人口年龄别向量，该向量目前是未知向量，需要我们在后面继续求解。
综上，城镇人口的发展方程可以表述为：其中，婴儿人数的表达式为：（二）乡区域人口离散型发展方程该方程的确定方法与城镇人口发展方程的确定方法一样，其表达式为：其最后一项为负，表明人口从乡迁出。
婴儿人数的表达式（三）乡－城转移人口年龄别向量的确定我们假设年没有发生乡－城人口转移，那么将城镇人口的发展方程去掉人口迁移一项，可以确定年各年龄段的城市人口数，而根据年该城镇各年龄段真实人口数，能够求出各年龄段迁移人数，即那么将除以该年龄乡人口总数，就可以确定出该年龄人口转移率。
分别将五年内乡－城人口年龄别转移率求出，取平均值，即可以得到乡－城转移人口年龄别向量。
根据五年的数据作出各年龄段人口转移率，其中点线图表示男性人口转移曲线，线图表示女性人口转移曲线。
横坐标表示年龄，纵坐标表示转移率。
由曲线可知，在20－30岁之间转移率最大，这是符合中国国情的，其中有升学、外出打工等各方面原因。
六、数据处理（1）对生育模式及总和生育率的估计发展方程中的生育模式分量是和t。
根据五年来的数据显示，生育模式基本上稳定在同一个模式上主要依赖于。
因此我们在预测时采用这五年来的地域别平均模式。
以下两图分别表示乡村和城镇的生育模式。
总和生育率主要依赖于国家的政策，在进行预测时选择这五年来的平均状况。
由于国家对城镇和乡村的生育政策不同，我们也分开考虑城镇取1.082，乡村取1.655。
（2）对男女出生性别比的估计根据11年来男女出生性别比的统计，估计出城镇男婴出生的比率为0.534;乡村男婴的比例为0.545。
（3）对死亡率及留存矩阵的估计根据假设1，死亡率不随时间变化。
则由五年的死亡率求平均即可得到，留存矩阵的各个分量由留存率构成（1－死亡率）。
（4）对转移矩阵的估计已由五(三)说明。
接下来以上面的数据为基础，以2005年的各类人口为起点进行预测。
七、模型求解（1）人口数量的预测由分城乡两区域离散型人口发展模型，根据已知2001年到2005年中国人口数据，分别预测城镇和乡人口数量。
最后将两者数量求和，就可以得到全国人口数量。
口（亦可见下图）。
乡村男女人口数持续减少，城镇男女人口数持续上升，反映中国人口乡村城镇化的特点。
全国总人口变化曲线如下图所示：（2）人口性别比例的预测根据人口数量预测表中的男女人口数量，易预测出全国男女人口性别比。
如图所示：由图可知，中国男女比例呈上升趋势，也反映出中国男女性别比持续升高的特点。
在本世纪中叶将达到112左右。
（3）中国人口老龄化预测根据本模型的各年龄段数据，可预测出各年龄段的比例及发展趋势。
下表就是60、65、80岁以上的比例预测趋势。
根据下表可以看出我国刚刚进入老龄化社会，而到本世纪中叶老龄化速度变小接近于0，在60年代左右达到顶峰60岁以上占总人口41.1％，65岁以上占总人口33.2％。
八、模型评价该模型的优点是：1．我国在社会经济体系客观上存在城乡二元结构，城乡之间的生育水平、死亡水平存在明显差异并且存在人口转移的现象，因此分城乡人口预测更能反映中国的现实，更符合中国的国情，预测结果更加实用。
2．妇女在各个年龄阶段的生育状况是不同的，考虑到这一点，我们引用了“生育模式”这个概念，它反映了妇女在各个年龄阶段生育的集中程度，在预测人口时更有实际意义。
3．我们在预测人口时研究了人口增长的动力学原因，建立了近白化的人口发展方程，消除了许多未知的因素，使预测结果更加合理。
4．建模时我们细致地分析了各个年龄阶段的人口数，使预测结果非常清晰明了，较为合理的预测了中国的老龄化进程。
5．分城乡人口预测能够反映出中国未来城乡人口变化，可以对中国未来乡村人口城镇化有一个充分的认识，并且能够很好的预测中国的城市化程度。
6．对不同性别的人进行分类预测，可以详细的看到性别比率的发展趋势。