差分方程人口预测模型

差分方程人口预测模型
差分方程人口预测模型

1 差分方程人口预测模型

一、名词和符号说明

名词解释:

(1)拟合: 对于某个变化过程中的多个相互依赖的变量,可建立适当的数学模型,用于分析预报决策或控制该过程.对于两个变量可通过用一个一元函数去模拟这两个变量的取值.用不同的方法可得到不同的模拟函数.下面使用图表介用Mathematica 做曲线拟合。

(2)差分方程:含有自变量,未知函数以及未知函数差分的函数方程,称为差分方程。

(3)迭代法:是牛顿在17世纪提出的一种求解方程f(x)=0.多数方程不存在求根公式,从而求精确根非常困难,甚至不可能,从而寻找方程的近似根就显得特别重要。 设r 是f(x)=0的根,选取x0作为r 初始近似值,过点(0x ,f(0x ))做曲线y=f(x)的切线L ,L 的方程为))(()(000x x x f x f y -'+=,求出L 与x 轴交点的横坐标 )

()

(0001x f x f x x '-

=,称1x 为r 的一次近似值,过点(1x ,f(1x ))做曲线y=f(x)的切线,并求该切线与x 轴的横坐标)

()

(1112x f x f x x '-

=称2x 为r 的二次近似值,重复以上过程,得r 的近似值序列{Xn},其中)

()

(11n n n n X f X f X X '-=++,

称为r 的n+1次近似值。上式称为牛顿迭代公式。 符号说明:

)(k x i 第 k 年i 岁的女性总人数

)(k x 女性人口的(按年龄)分布向量

)(k b i 第k 年i 岁的女性生育率 i d 第k 年i 岁的女性死亡率 i s 第 k 年i 岁的女性存活率

i 岁女性的生育模式

)β(k k 年总和生育率(控制人口数量的主要参数)

i h

A 存活率矩阵

B 生育模式矩阵

二、模型假设

针对本题中出现的数据的代表意义和建立模型时能够使问题理想化、简单化,我们应用已知数据,将其时间离散化,由于女性是影响总人口变化的主要因素 ,因此本模型从考虑女性人口的发展变化出发,我们在不失科学性的前提下作出如下合理的基本假设:

(1)假设女性最大年龄为90岁,最小年龄为0岁,以1岁为1个年龄组,1年为1个时段,不考虑同一时间间隔内人口数量的变化。

(2) 中短期内,总和生育率、死亡率和出生性别比不会发生大的波动,可以以往年平均值代替预测值;

(3) 长期人口预测的参数主要由政策决定;

(4)死亡率只与年龄有关,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。

(5)生育率仅与年龄和时间有关,存活率也仅与年龄有关。

(6)育龄区间为[14,49]。

(7)在讨论乡村人口城镇化时,只考虑乡到城镇的迁入与迁出。

(8)流入流出人口不改变该地区的人口性别、年龄结构。

三、模型的建立与求解

求解预测中长期人口增长问题

首先我们来建立一个离散的人口增长模型, 由于女性是影响总人口变化的主要因素(考虑性别比即可得到总人口数量)所以我们借助于女性人口的发展变化规律来分析和预测总人口的发展变化趋势。引入Leslie人口模型,利用差分方程,既可得到离散型的人口模型。

a 、问题分析

根据附录2已有的数据,分别针对市、镇、乡人口的不同情况建立三个差分

方程模型,运用Matlab 求解,再用Excel 软件描绘出人口数量变化的趋势,对中国人口数量增长做出中短期(10—20年)和长期(50年以后)的分析和预测,确定人口增长的总趋势,并依据《中国人口统计年鉴》中已有人口总数进行模型验证。 b 、模型建立

首先,参照附表中的数据,由于市、镇、乡差距较大,我们将分别进行研究。

)(k b i :第k 年i 岁的女性生育率; )β(k : k 年总和生育率,或生育胎次; i d :第k 年i 岁的女性死亡率; i s :第 k 年i 岁的女性存活率 : i 岁女性的生育模式 i i h k k b )()(β= , 149

14

=∑=i i h

∑==49

14

)()(i i k b k β

用)(k x 表示女性人口的(按年龄)分布向量,记A=???????

?????????00

00

00000

90

21

s s s

B=??????

??????00000000351 h h 则模型应表示为:

)1(+k x =A )(k x +)β(k B )(k x

利用matlab 软件编程求解,程序如下:

c=zeros(91);

d1=[1s 2s 3s … … 90s ]; for i=1:91 for j=1:91

i h

if i==j c(i+1,j)=d1(i) end end end A=c1

a1=[1h 2h … … 35h ]; b=zeros(91); for i=1:35 b(1,i+15)=a1(i) end B=b1;

)0(x =[1x 2x … …91x ] %2001对应初始值

y=zeros(91,n) %n 表示要预测年数

y(:,1)= )0(x ; for k=1:19

y(:,k+1)=A*y(:,k)+β(k)*B*y(:,k) end

(一)用此模型预测中短期女性人口变化趋势

考虑到男女性别比例波动不大,所以女性人口数量的发展趋势可以预测全国总人口的发展趋势。

对所给数据进行处理,发现近期β(k)变化很小,这里我们取β=∑=5

1)(k k β/5即:市:1β=1;镇:2β=1.254;乡:3β=1.649,代入模型方程,得: x(k)=)0()(x B A k +……………………………………………………………(3

.3-1)

x(k)=)0()254.1(x B A k +………………………………………………………(3.3-2)

x(k)=)0()649.1(x B A k +………………………………………………………(3.3-3)

分别代入k=20,即可算出市、乡、镇从2001年到未来20年的预测数值。

分别取2002、2004年的数据拟合,情况如下:

图3-1 2002、2004拟合趋势图

由上图可看出,拟合情况较好,此模型可用于短期预测,预测趋势图如下:

3-2

预测数据表为: 表3-1

通过上面的预测数据和图像,可看出2020年之前女性人口呈增长趋势,全国人口总数也呈增长趋势。

(二)长期预测

进行长期预测时,考虑到国家计划生育一对夫妇只生一个孩子的政策,取

)β(k =1,则模型可化简为 )(k x =)0()(x B A k 其中)0(x 为2001年女性人口分

布向量。

图3-3模型检验拟合图

利用数据来检验我们建立的差分方程模型,发现数据基本吻合,说明模型是很准确的,可以用此模型进行长期预测。

利用方程预测的女性总人口数据如下:

表3-2

图3-4增长预测图

图3-5女性总数预测图

从图象可以看出女性人口分别在2020年和2040年左右出现两次人口高峰值,然后数量又逐渐减少。

根据《中国人口统计年鉴》中的数据统计,男女比例变化不大,那么总人口的变化趋势将基本符合模型中预测的女性人口变化趋势,即:分别在2020年和2040年左右出现两次峰值。

求解人口老龄化问题

在以上模型的基础上,我们进一步利用差分方程:

x=A)

k

)1

(

β(k=1,得预测值如下表:

β(k B)

(k

x+)

x取)

(k

图3-6;老龄化预测图

由图象可以看出60岁以上老人所占比率不断增加,说明老龄化进程不断加速,在2035年左右达到峰值,而后又逐渐下降。

求解人口出生性别比例问题

模型建立:根据附录数据中男女出生性别比率,用excel 进行数据拟合,图像如下:

图3-7

图3-8

图3-9

由拟合图像可看出,男女出生性别比例在一条曲线附近上下波动,符合移动平均模型。无论是从人类能繁衍后代,还是从影响经济增长方面考虑,国家都会实施一些政策调控男女出生比例,因而从长期来看男女出生比例对总人口的影响是相对较小的。

求解乡村人口城镇化问题

模型建立

根据附表中数据,分别计算出市、镇、乡人口所占比例,如下表:

表3-4

数,如图

图3-10城镇化预测趋势图

由上图可看出,乡人口比例不断下降,而镇和市的人口比例不断上升,从中可看出乡村人口不断向市、镇迁移。在未来的生活中,乡村医疗水平、社会福利等不断提高,与镇、市之间的差异会不断缩小,这样,乡村人口向城镇迁移人口比例会不断减小。

四、模型的改进与评价

模型的优点

第一、本模型利用女性人口发展趋势估计全国总人口发展趋势,使问题简单化。

第二、模型可取之处在于它们比较全面的达到了建模的目的,在描述人口增长时,利用女性的所占比例和总和生育率,采用差分方程,得到离散模型,预测未来的全国人口增长趋势,与背景材料数据吻合较好,并且利用此模型可以进行中短期以及长期预测。

第三、此模型具有普遍性,易于接受和推广。

第四、对于全国人口总趋势模型,采用了数值计算,图形观察与理论分析相

结合的方法,先有感性认识,再到理论分析,最后进行数值验证和估算,可以看作计算机技术和模型方法的巧妙结合。

模型中的不足

本模型没有充分考虑男女比例波动对总人口发展的影响,以及城、镇、乡之间的迁入、迁出人口,这样预测总人口就会有一定的误差。另外,所用数据有限,也可能导致一定的误差。

五、结论

本文主要针对中国人口问题进行多方面的研究。我们根据收集到的数据分别对市、镇、乡人口建立人口增长的数学模型,利用matlab编程求解,预测出未来每年的女性人口数量,再用excel模拟出女性人口数量变化趋势,进一步分析男女比例,进而得出全国总人数的变化趋势:人口数量在2020年以前逐渐增长,到2020年左右达到第一次高峰,然后稍有下降又逐渐上升,到2040年左右达到第二次高峰。为了验证模型的准确性,我们利用国家人口发展战略研究报告中的数据检验,发现计算数据和真实数据基本吻合(。

本文还针对以下三方面进行具体分析:

一、人口老龄化不断加速

利用模型预测的数据,统计出2001年—2050年60岁以上及65岁以上老年人比率,并描绘趋势图,可观察出老年人比例在2035年左右达到峰值。

二、男女出生比例不断提高

按市、镇、乡绘出男女出生比例图,用移动平均拟合,男女出生比例在一条曲线上下波动,短期内男女出生比例对总人数影响大,而从长期来看,影响较小。

三、乡村人口城镇化

用excel算出市、镇、乡人口比例,并拟合图像,看出乡人口减少,镇、市人口增加,通过分析发现乡村人口向镇、市迁移的现象。

本文按年龄结构分组建立的人口预测模型,具有较强的实用性和现实意义。

参考文献

[1]姜启源,谢金星,叶俊《数学建模》(第三版)高等教育出版社,

2004.4

[2]王培勋陕西省人口老龄化发展趋势的数学模型与统计预测《统计

与信息论坛》,2004.7

[3]穆光宗,余利明,杨越忠《中国人口科学》2007.3

[4]薛定宁,陈阳泉《高等应用数学问题的MATLAB求解》清华大学出版社

2004.3

[5]罗建军,杨琦《Matlab教程[M]》北京,电子工业出版社,2005-7

[6]杨启帆,何勇,谈之奕《数学建模竞赛》浙江大学出版社 2005.7

[7]王正东《数学软件与数学实验[M]》科学出版社,2004

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。 二、问题的基本假设及符号说明 问题假设 1. 假设本问题所使用的数据均真实有效,具有统计分析价值。 2. 假设本问题所研究的是一个封闭系统,也就是说不考虑我国与其它国家的人口迁移问题。 3. 不考虑战争 瘟疫等突发事件的影响 4. 在对人口进行分段处理时,假设同一年龄段的人死亡率相同,同一年龄段的育龄妇女生育率相同。 5. 假设各年龄段的育龄妇女生育率呈正态分布 6.人类的生育观念不发生太大改变,如没有集体不愿生小孩的想法。 7.中国各地各民族的人口政策相同。 符号说明 ()i a t --------------------第t 时间区间内第i 个年龄段人口总数 ()i c t --------------------第t 时间区间内第i 个年龄段人口总数占总人口的比例 ()k i c t --------------------第t 时间区间内第i 个年龄段中第k 年龄值人口总数占总人口 的比例 ()A t --------------------第t 时间区间内各年龄段人口总数的向量 ()P t --------------------第t 时间区间各年龄段人口总数向量转移矩阵

(完整版)差分方程模型(讲义)

差分方程模型 一. 引言 数学模型按照离散的方法和连续的方法,可以分为离散模型和连续模型。 1. 确定性连续模型 1) 微分法建模(静态优化模型),如森林救火模型、血管分支模型、最优价格模型。 2) 微分方程建模(动态模型),如传染病模型、人口控制与预测模型、经济增长模型。 3) 稳定性方法建模(平衡与稳定状态模型),如军备竞赛模型、种群的互相竞争模型、种群的互相依存模型、种群弱肉强食模型。 4) 变分法建模(动态优化模型),如生产计划的制定模型、国民收入的增长模型、渔业资源的开发模型。 2. 确定性离散模型 1) 逻辑方法建模,如效益的合理分配模型、价格的指数模型。 2) 层次分析法建模,如旅游景点的选择模型、科研成果的综合评价模型。 3)图的方法建模,如循环比赛的名次模型、红绿灯的调节模型、化学制品的存放模型。 4)差分方程建模,如市场经济中的蛛网模型、交通网络控制模型、借贷模型、养老基金设置模型、人口的预测与控制模型、生物种群的数量模型。 随着科学技术的发展,人们将愈来愈多的遇到离散动态系统的问题,差分方程就是建立离散动态系统数学模型的有效方法。 在一般情况下,动态连续模型用微分方程方法建立,与此相适应,当时间变量离散化以后,可以用差分方程建立动态离散模型。有些实际问题既可以建立连续模型,又可建立离散模型,究竟采用那种模型应视建模的目的而定。例如,人口模型既可建立连续模型(其中有马尔萨斯模型Malthus、洛杰斯蒂克Logistic模型),又可建立人口差分方程模型。这里讲讲差分方程在建立离散动态系统数学模型的的具体应用。

二. 差分方程简介 在实际中,许多问题所研究的变量都是离散的形式,所建立的数学模型也是离散的,譬如,像政治、经济和社会等领域中的实际问题。有些时候,即使所建立的数学模型是连续形式,例如像常见的微分方程模型、积分方程模型等。但是,往往都需要用计算机求数值解。这就需要将连续变量在一定的条件下进行离散化,从而将连续型模型转化为离散型模型。因此,最后都归结为求解离散形式的差分方程解的问题。关于差分方程理论和求解方法在数学建模和解决实际问题的过程中起着重要作用。 1. 差分方程的定义 给定一个数列{}n x , 把数列中的前1+n 项i x ),,2,1,0(n i Λ=关联起来得到的方程,则称这个方程为差分方程。 2. 常系数线性齐次差分方程 常系数线性齐次差分方程的一般形式为 02211=++++---k n k n n n x a x a x a x Λ, (1) 或者表示为 0),,,,(1=++k n n n x x x n F Λ (1’) 其中k 为差分方程的阶数,其中k a a a ,,,21Λ为差分方程的系数,且0≠k a )(n k ≤。 对应的代数方程 02211=++++--k k k k a a a Λλλλ (2) 称为差分方程(1)的对应的特征方程。(2)式中的k 个根k λλλ,,,21Λ称为(1)式的特征根。 2.1 差分方程的解 常系数线性齐次差分方程的解主要是由相应的特征根的不同情况有不同的形式。下面分别就特征根为单根、重根和复根的情况给出方程解的形式。 2.1.1 特征根为单根(互不相同的根) 设差分方程(1)有k 个单特征根(互不相同的根)k λλλ,,,21Λ,则

学校大作业人口预测模型

人口预测模型 摘要

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。根据已有数据,运用数学建模的方法,对中国人口做出分析和预测是一个重要问题。 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。 关于中国人口问题已有多方面的研究,并积累了大量数据资料。试从中国的实际情况和人口增长的上述特点出发,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 人口问题关乎众多,影响国家的发展,如何做到对人口的准确预测和趋势的分析对于指导国家政策的制定,指导国民经济的发展至关重要。数学建模就是利用现有的有限的统计数据,提取其中的有效数据,对我国人口作出预测。并分析模型的优点和缺点,做出相应的修正,并提出相应的优化和改进模型。 三、 模型建立与模型求解 1、 模型一: 1.1、 模型假设: 本题解答中假设有以下条件成立: (1).人口在考察的时间内不发生迁移,或是迁移数量很少,不影响结果的总体趋势。 (2).人口出生率农村城镇城市的在考察时间内基本保持不变。 1.2、 模型建立: 考虑到市,镇,乡村的人口性别比例,妇女生育率以及人口的死亡率都有所差别,我们分别建立市,镇,乡村的差分方程模型。市,镇,乡村合起来即可得到全国人口增长的差分方程模型。 (1)首先,在不考虑人口迁移的情况下(以人口的户籍变动为准),以乡村为例,建立人口增长的LESLIE 模型。 记乡村第t 年i 岁的人口数为1()i x t (用上标1表示乡村,上标2表示镇,上标3表示市),乡村第t 年i 岁人口的死亡率为1()i d t ,乡村第t 年i 岁人口的存活率为 1()i s t 。则11()1()i i s t d t =-。这里我们假设1()i b t 和1()i d t (从而 1()i s t )不随时间t 变化,在稳定的情况下这个假设是合理的。 于是第(1)t +年(1)i +岁人口数为: 111111(1)()()(1())()i i i i i x t s t x t d t x t ++==- (1) 假设生育率与年龄和时间有关,记t 年i 岁乡村女性生育率(每位女性平均生育的婴儿数)为1()i b t ,育龄区间为[]12,i i (根据题目附录二数据取15到49岁为育龄区间). 进一步将1()i b t 分解为 111()()()i i b t t h t β=, 2 1 1()1i i i i h t ==∑; (2) 其中:1()i h t 是生育模式,而1()t β满足

中国人口预测模型(精)

中国人口预测模型 天津师范大学数学科学学院 1003班 刘瑶(10505135)周丽(10505110) 2013年6月17日星期一

中 国 人 口 预 测 模 型 摘 要 为了加快中国的经济建设进程,全面落实科学的发展观,按照构建社会主义和谐社会的要求,实现人口与经济社会资源环境的协调和可持续发展。我们确定人口发展战略,必须既着眼于人口本身的问题,又处理好人口与经济社会资源环境之间的相互关系,构建社会主义和谐社会,统筹解决人口数量、素质、结构、分布等问题。 本文是以《中国人口统计年鉴》公布的部分人口数据为基准(其他部分数据通过网站查询得到),通过合理的假设和数学模型得到了对于中国人口增长预测的统计模型。对Leslie 人口模型改进,构建了反映生育率和死亡率变化率负指数函数。基于leslie 的改 进模型: (t)X B B B +(t)X A A A =t)▽n +X(t 22) -(n 3 2112) -(n 3 21 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。得到结论:人口数量先增大后减小,峰值出现在2040年,届时人口数量将达到最大,为15.869亿。 关键词: 人口预测, Leslie 人口模型改进 , 长期预测 一 问题的背景 中国是世界上人口最多的发展中国家,人口多,底子薄,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。新中国成立50多年来,我国人口发展经历了前30年高速增长和后20年低速增长两大阶段:从建国初期到上世纪70年代初,中国人口再生产由旧中国的高出生、高死亡率进入高出生、低死亡率的人口高增长时期,1950-1975年人口出生率始终保持在30‰以上, 最高达到37‰(附录1)。70年代以后,人口过快增长的势头得到迅速扭转,人口出生率、自然增长率、妇女总和生育率有了明显下降,人口出生率由70年代初的33‰大幅度下降到80年代的21‰, 妇女总和生育率也由6下降到2.3左右。90年代以来,随着我国经济高速发展,人民文化和健康水平逐步提高,计划生育工作的不断深入,在20-29岁生育旺盛人数年均超过1亿的情况下, 人口出生率依然呈现大幅下降的趋势,到2000年底人口出生率从1990年的21.06‰下降到14.03‰,自然增长率由1990年的14.39‰下降到7.58‰, 妇女总和生育率也下降到2以下。进入90年代末期, 我国人口再生产实现了低出生、低死亡、低增长的历史性转变,我国用20多年时间完成了国外近200年的历程。到2000年底全国总人口为12.6743亿, 成功实现了“九五”计划将人口控制在13亿的奋斗目标。 中国政府自1980年在全国城乡实行计划生育基本国策以来成果卓著,据国家计生委“计划生育投入与效益研究”课题组的研究成果,20年共少生2.5亿个孩子。若从70年代算起,至今至少少生3亿人口,这有效地控制了人口的快速增长,为中国现代化建设、全面实现小康打下坚实的基础, 这同时也是对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,1990-1999年每年平均净增人口约1300万,这仍然对我国社会和经济产生巨大的压力。在我国现代化进程中,必须实现人口与经济、社会、

差分方程模型的稳定性分析分析解析

分类号 学号密题 目 (中、英文) 作者姓名 指导教师 学科门类 提交论文日期专业名称 成绩评定 数学与应用数学 理 学

咸阳师范学院2016届本科毕业设计(论文) 摘要 微分方程是研究数学的一个重要分支,是本科期间我们必须掌握的基本知识,而本文我们研究的是一个递推关系式,也称差分方程。它是一种离散化的微分方程,是利用描述客观事物的数量关系的一种重要的数学思想来建立模型的。而利用差分方程建立模型解决问题的方法在生活中随处可见,比如在自由竞争市场经济中的蛛网模型是利用差分方程分析经济何时趋于稳定,又如金融问题中的养老保险也是利用差分方程来分析保险品种的实际投资价值。而差分方程模型是描述客观世界中随离散时间变量演化规律的有力建模工具。本文首先给出差分方程的定义以及求解过程并给出判断差分方程稳定性的判断方法,随后以同一环境下的羊群和草群的相互作用为模型分析其种群的数量变化过程,进而研究线性差分方程的稳定性,最后用一个实际模型来更好的说明差分方程的稳定性对解决实际问题有非常大的帮助。 关键字:差分方程;差分方程模型;平衡点;稳定性

差分方程模型的稳定性分析 Abstract Difference equation is also called recursive equation, it is to describe the relationship between the number of objective things of a kind of important mathematical model. And the use of the differential equation model of the solution can be found everywhere in life. Such as cobweb model in the free market economy is to use the difference equation analysis when the economic stability, and as the financial problem of pension insurance breed difference equation is used to analysis the actual investment value. This paper gives the judge the stability of difference equation to judge method, then in the same group of sheep and grass under the environment of interaction analysis for the model a process, the number of the population change, in turn, study the stability of the linear difference equation. In the end, one practical model to better explain the stability of difference equation. Key words:Difference equation;Difference equation model ; Balance point; Stability

2019年人口增长的预测.doc

人口增长的预测 关键字:人口数平衡点方程模型运动预测曲线稳定增长人口 一题目: 请在人口增长的简单模型的基础上。 " (1)找到现有的描述人口增长,与控制人口增长的模型; " (2)深入分析现有的数学模型,并通过计算机进行仿真验证; " (3)选择一个你们认为较好的数学模型,并应用该模型对未来20年的某一地区或国家的人口作出有关预测; " (4)就人口增长模型给报刊写一篇文章,对控制人口的策略进行论述。 二摘要: 本次建模是依照已知普查数据,利用Logistic模型,对中国人口的增长进行预测。首先假设人口增长符合Logistic模型,即引入常数,用来表示自然环境条件所能容许的最大人口数。并假设净增长率为,即净增长率随着人口数N(t)增长而减小,当N(t) 时,净增长率趋于零。按照这个假设,。用参数=3.0,r=0.0386, =1908, =14.5。画出N=N(t)的图像,作为人口增长模型的一种近似。 做微分方程解的定性分析,求出N=N(t)的驻点和拐点,按照函数作图方法列出定性分析表,作出相轨迹的运动图。当初始人口<时,方程的解单调递增到地趋向,这意味着如果使用Logistic模型描述人口增长,则人口发展地总趋势是渐增到最大人口数,因此可作为人口的预测值,也称谓平衡点。 用导数做稳定分析,为判断平衡点是否为稳定,可在平面上绘制f(x)的图象,然后像函数绘图那样,用导数进行定性分析,通过图看出人口数N(t)按时间是递增的,当人口数未达到饱和状态的时候,将逐渐地趋向,这意味着是稳定的平衡点。按该模型,未来人口的数量将随着时间的演化,从初始状态出发达到极限状态,这样就给出了人口的未来预测。 三问题的提出 1.Malthus模型 英国统计学家Malthus(1766-1834)发现人口增长率是一个常数。设t时刻人口为N(t),因为人口总数很大,可近似把N(t)当作连续变量处理。Malthus的假设是:在人口的自然增长过程中,净相对增长率(出生率减去死亡率)是常数,即单位时间内人口的增长量与人口总数成正比。根据这个假设有: , (1.1) 这是一个最简单的可分离变量方程,用符号微分方程求解器desolve容易求得方程的解为:如果人口的增长符合Malthus的模型,则意味着人口数量呈指数级数增长,最终结果是人口爆炸。 2.Logistic模型 1938年,荷兰生物数学家Verhulst引入常数,用来表示自然环境条件所能容许的最大人口数。并假设净增长率为,即净增长率随着人口数N(t)增长而减小,当N(t) 时,净增长率趋于零。按照这个假设(1.1)式可改为: ,(2.1) 上述方程为可分离变量方程,可直接求解。也可用符号微分方程解题器求它的解: N=dsolve(’DN=r*(1-N/Nm)*N’,’N(t0)=N0’) N=Nm/(1+exp(-r*t)*exp(t0*r)*(Nm-N0)/N0) 化简后得: 四利用数学模型对中国人口的预测

人口预测模型

一、问题重述 人口的数量和结构是影响经济社会发展的重要因素。从20世纪70年代后期以来,我国实行计划生育政策,有效地控制了我国人口的过快增长,对经济发展和人民生活的改善做出了积极的贡献。但该政策实施30多年来,其负面影响也开始显现。如临近超低生育率水平、人口老龄化、出生性别比失调等问题,这些对经济社会健康、可持续发展将产生一系列影响,引起了中央和社会各界的重视。党的十八届三中全会提出了开放单独二孩,今年以来许多省、市、自治区相继出台了具体的政策。政策出台前后各方面人士对开放“单独二孩”的效应进行了大量的研究和评论。 党的十八届三中全会《决定》提出,启动实施单独两孩政策。这是新时期我国生育政策的重大调整完善,备受社会关注。 请解决以下问题: (1)针对国家卫生计生委副主任王培安单独二孩不会导致人口大增的人口预测,根据每十年一次的全国人口普查数据,建立模型,对单独二孩会不会导致人口大增进行分析,并发表自己的独立见解。 (2)建立数学模型,针对深圳市讨论计划生育新政策(可综合考虑城镇化、延迟退休年龄、养老金统筹等政策因素,但只须选择某一方面作重点讨论)对未来人口数量、结构及其对教育、劳动力供给与就业、养老等方面的影响。 二、问题分析 问题1、启动实施单独二胎政策,是经过充分的论证和评估的。对于我国目前为什么要放开二胎政策这个问题,以及为什么单独二孩不会导致人口大增是有以下情况决定的。 进入本世纪以来,我国人口形势发生了重大变化。一是生育水平稳中趋降,我国目前总和生育率为1.5-1.6,如果不实行单独二胎新政策,总和生育率将继续下降。二是人口结构性问题,劳动年龄人口开始减少,人口老龄化速度加快,出生人口性别比长期偏高。三是家庭规模持续缩减。四是城乡居民生育意愿发生很大变化,少生优生、优育优教的生育观念正在形成。 通过建立动态差分方程模型预测老龄化的人口数、劳动人口数以及总人口数。根据预测的数据画出老龄化程度的趋势图和人口红利的趋势图,最终通过分析老龄化程度、生育率高低、出生性别比例和人口红利变化来验证单独二孩政策的必要性以及单独二孩不会导致人口大增的预测。

数学建模 人口模型 人口预测

关于计划生育政策调整对人口数量、结构及其影响的研究 【摘要】 本文着重于讨论两个问题:1、从目前中国人口现状出发,对于中国未来人口数量进行预测。2、针对深圳市讨论单独二胎政策对未来人口数量、结构及其对教育、劳动力供给与就业、养老等方面的影响。 对于问题1从中国的实际情况和人口增长的特点出发,针对中国未来人口的老龄化、出生人口性别比以及乡村人口城镇化等,提出了 Logistic 、灰色预测、等方法进行建模预测。 首先,本文建立了 Logistic 阻滞增长模型,在最简单的假设下,依照中国人口的历 史数据,运用线形最小二乘法对其进行拟合, 对 2014 至 2040 年的人口数目进行了预测, 得出在 2040 年时,中国人口有 14.32 亿。在此模型中,由于并没有考虑人口的年龄、 出生人数男女比例等因素,只是粗略的进行了预测,所以只对中短期人口做了预测,理 论上很好,实用性不强,有一定的局限性。 然后, 为了减少人口的出生和死亡这些随机事件对预测的影响, 本文建立了 GM(1,1) 灰色预测模型,对 2014 至 2040 年的人口数目进行了预测,同时还用 2002 至 2013 年的 人口数据对模型进行了误差检验,结果表明,此模型的精度较高,适合中长期的预测, 得出 2040 年时,中国人口有 14.22 亿。与阻滞增长模型相同,本模型也没有考虑年龄 一类的因素,只是做出了人口总数的预测,没有进一步深入。 对于问题2针对深圳市人口结构中非户籍人口比重大,流动人口多这一特点,我们采用了灰色GM(1,1)模型,通过matlab 对深圳市自2001至2010年的数据进行拟合,发现其人口变化近似呈线性增长,线性相关系数高达0.99,我们就此认定其为线性相关并给出线性方程。同理,针对其非户籍人口,我们进行matlab 拟合发现,其为非线性相关,并得出相关函数。并做出了拟合函数 0.0419775(1)17255.816531.2t X t e ?+=?-。 对于新政策的实施,我们做出了两个假设。在假设只有出生率改变的情况,人口呈现一次函数线性增加。并拟合出一次函数0.032735617965.017372.5t Y e ?=?-;在假设人口增长率增长20%时,做出了预测如果单独二胎政策实施,到2021年,深圳市常住人口数将会到达1137.98千万人。 关键词:GM(1,1)灰色模型 Logistic 阻滞增长模型 线性拟合 非线性拟合

人口预测的最小二乘模型

实验24 人口预测的最小二乘模型 表 24-1 世界人口数据(单位 亿) 年 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 人口 29.72 30.61 31.51 32.13 32.34 32.85 33.56 34.20 34.83 根据表中数据,预测公元2000年世界人口会超过 60亿。作出这一预测结果所用 的方法就是数据拟合方法。 一、问题分析 据人口增长的统计资料和人口理论,当人口总数 N 不是很大时,在不长的 时期内,人口增长率与人口数 N 成正比,这就是著名的马尔萨斯人口模型,用微 分方程描述为 由此可知,马尔萨斯模型是人口数量按指数函数递增的模型。由于指数函数表达 式中a 和b 均未知,需要用人口数据来确定。即用指数函数对数据进行拟合,确 定指数函数中参数使指数函数与人口数据偏差(残差平方和)尽可能小。下图是 经数所拟合后的指数函数图形与原始数据散点图的对比,残差平方和为 3.6974 杓-4 为了计算方便,将上式两边冋取对数,还原为 y = ln N 或 In N = a + b t ,令 N = e y 变换后的拟合函数为 dN dt bN 其中,b 为人口增长系数。用分离变量法解常微分方程,得 N(t) a bt e (24.1) In N = b t + a ,即 (24.2) 图24-1指数函数图形与原始数据散点图

y(t) = a + b t (24-3) 由人口数据取对数(y = In N )计算,得下表 表24-2世界人口数据(单位:亿) 二、求解超定方程组的数学原理 根据表中数据及等式a + b t k = y k ( k = 1, 2, ……,9)可列出关于两个未知数 a、b的9个方程的线性方程组 a 1960 b 3.3918 a 1961 b 3.4213 a 1962 b 3.4503 a 1963 b 3.4698 a 1964 b 3.4763 a 1965 b 3.4920 a 1966 b 3.5133 a 1967 b 3.5322 a 1968 b 3.5505 (24-4) 由于这一问题中方程数目多于未知数个数,被称为超定方程组,用矩阵形式表示为 AU = f (24-5) 显然A矩阵的行数大于列数。求解这一类方程组的数学原理是将等式左、右同时 乘以A的转置矩阵,得新的线性方程组 A T AU =A T f (24-6) 令G =A T A, b = A T f。得系数矩阵为方阵的线性方程组。 GU=b 求解得原方程组的最小二乘解(广义解)。由于原方程组一般无解,将最小二乘解 代入下式计算 R = f -A U (24-7) 通常会得非零向量,这一向量称为残差。残差的内积可以用来度量最小二乘解的 逼近程度。 三、问题求解的计算机实验 输入下面命令

差分方程模型理论与方法

差分方程模型的理论和方法 引言 1、差分方程:差分方程反映的是关于离散变量的取值与变化规律。通过建立一个或几个离散变量取值所满足的平衡关系,从而建立差分方程。 差分方程就是针对要解决的目标,引入系统或过程中的离散变量,根据实际背景的规律、性质、平衡关系,建立离散变量所满足的平衡关系等式,从而建立差分方程。通过求出和分析方程的解,或者分析得到方程解的特别性质(平衡性、稳定性、渐近性、振动性、周期性等),从而把握这个离散变量的变化过程的规律,进一步再结合其他分析,得到原问题的解。 2、应用:差分方程模型有着广泛的应用。实际上,连续变量可以用离散变量来近似和逼近,从而微分方程模型就可以近似于某个差分方程模型。差分方程模型有着非常广泛的实际背景。在经济金融保险领域、生物种群的数量结构规律分析、疾病和病虫害的控制与防治、遗传规律的研究等许许多多的方面都有着非常重要的作用。可以这样讲,只要牵涉到关于变量的规律、性质,就可以适当地用差分方程模型来表现与分析求解。 3、差分方程建模:在实际建立差分方程模型时,往往要将变化过程进行划分,划分成若干时段,根据要解决问题的目标,对每个时段引入相应的变量或向量,然后通过适当假设,根据事物系统的实际变化规律和数量相互关系,建立每两个相邻时段或几个相邻时段或者相隔某几个时段的量之间的变化规律和运算关系(即用相应设定的变量进行四则运算或基本初等函数运算或取最运算等)等式(可以多个并且应当充分全面反映所有可能的关系),从而建立起差分方程。或者对事物系统进行划分,划分成若干子系统,在每个子系统中引入恰当的变量或向量,然后分析建立起子过程间的这种量的关系等式,从而建立起差分方程。在这里,过程时段或子系统的划分方式是非常非常重要的,应当结合已有的信息和分析条件,从多种可选方式中挑选易

差分方程模型的理论和方法

第九章 差分方程模型的理论和方法 引言 1、差分方程: 差分方程反映的是关于离散变量的取值与变化规律。通过建立一个或几个离散变量取值所满足的平衡关系,从而建立差分方程。 差分方程就是针对要解决的目标,引入系统或过程中的离散变量,根据实际背景的规律、性质、平衡关系,建立离散变量所满足的平衡关系等式,从而建立差分方程。通过求出和分析方程的解,或者分析得到方程解的 特别性质(平衡性、稳定性、渐近性、振动性、周期性等),从而把握这个离散变量的变化过程的规律,进一步再结合其他分析,得到原问题的解。 2、应用:差分方程模型有着广泛的应用。实际上,连续变量可以用离散变量来近似和逼近,从而微分方程模型就可以近似于某个差分方程模型。差分方程模型有着非常广泛的实际背景。在经济金融保险领域、生物种群的数量结构规律分析、疾病和病虫害的控制与防治、遗传规律的研究等许许多多的方面都有着非常重要的作用。可以这样讲,只要牵涉到关于变量的规律、性质,就可以适当地用差分方程模型来表现与分析求解。 3、差分方程建模: 在实际建立差分方程模型时,往往要将变化过程进行划分,划分成若干时段,根据要解决问题的目标,对每个时段引入相应的变量或向量,然后通过适当假设,根据事物系统的实际变化规律和数量相互关系,建立每两个相邻时段或几个相邻时段或者相隔某几个时段的量之间的变化规律和运算关系(即用相应设定的变量进行四则运算或基本初等函数运算或取最运算等)等式(可以多个并且应当充分全面反映所有可能的关系),从而 建立起差分方程。或者对事物系统进行划分,划分成若干子系统,在每个子系统中引入恰当的变量或向量,然后分析建立起子过程间的这种量的关系等式,从而建立起差分方程。在这里,过程时段或子系统的划分方式是非常非常重要的,应当结合已有的信息和分析条件,从多种可选方式中挑选易于分析、针对性强的划分,同时,对划分后的时段或子过程,引入哪些变量或向量都是至关重要的,要仔细分析、选择,尽量扩大对过程或系统的数量感知范围,包括对已有的、已知的若干量进行结合运算、取最运算等处理方式,目的是建立起简洁、深刻、易于求解分析的差分方程。在后面我们所举的实际例子中,这方面的内容应当重点体会。 差分方程模型作为一种重要的数学模型,对它的应用也应当遵从一般的数学建模的理论与方法原则。同时注意与其它数学模型方法结合起来使用,因为一方面建立差分方程模型所用的数量、等式关系的建立都需要其他的数学分析方式来进行;另一方面,由差分方程获得的结果有可以进一步进行优化分析、满意度分析、分类分析、相关分析等等。 第一节 差分方程的基本知识 一、 基本概念 1、 差分算子 设数列{}n x ,定义差分算子n n n x x x -=??+1:为n x 在n 处的向前差分。 而1--=?n n n x x x 为n x 在n 处的向后差分。 以后我们都是指向前差分。 可见n x ?是n 的函数。从而可以进一步定义n x ?的差分: n n x x 2)(?=?? 称之为在n 处的二阶差分,它反映的是的增量的增量。 类似可定义在n 处的k 阶差分为:

Leslie人口模型及例题详解

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 (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m S /年观察一次,不考虑同一时间间隔内人口数量的变化; (2) 记)(t n i 为第i 个年龄组t 次观察的女性总人数,记 )](,),(),([)(21t n t n t n t n m = 第i 年龄组女性生育率为i b (注:所谓女性生育率指生女率),女性死亡率为i d ,记 1,i i s d =-假设,i i b d 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 )1(1+t n =∑=m i i i t n b 1 )( )()1(1t n s t n i i i =++ 1=i ,2.…,m -1 写成矩阵形式为 )()1(t Ln t n =+ 其中,L =?????? ? ? ??--000000000121121m m m s s s b b b b (1) 记 )]0(,),0(),0([)0(21m n n n n = (2) 假设n (0)和矩阵L 已经由统计资料给出,则 t 1 +t

人口增长预测

人口增长预测 数学实验 指导教师:何仁斌 城市建设与环境工程学院环境工程1班 姓名:郑惋月 学号:20096545

人口增长预测 摘要:人口问题是当前世界上人们最关心的问题之一.认识人口数量的变化规律,作出较准确的预报,是有效控制人口增长的前提。 本文主要介绍了两个最基本的人口模型,即人口指数增长模型和阻滞增长模型,并利用美国1790年至1980年人口统计数据,对模型做出检验,最后用它预测2010年美国人口。 模型一:建立了指数增长模型,根据规律建立模型公式——年增长率r不变。我们要验证该模型是否适用。取题目中给出的数据1790年至1900年的,数据拟合用MATLAB软件计算的增长率r以及初始人口数。讲以上两参数带入公式,算的人口数量,将之与实际人口数相比较画出对比图形,发现比较相符。又取1790至2000年的数据,重复刚才步骤。发现算出数据前半部分相符,但后半部分明显增加的比实际数据快。所以,Malthus人口模型只适用于短期,并不适用于长期的人口预测。因为人口在增长到一定程度时,由于资源和环境对人口增长的阻滞作用使增长率下降。 模型二:建立了阻滞增长人口阻滞增长模型,利用题目中给出的数据。根据公式做出人口的时间变化率与人口容量的关系图,以及人口与时间的关系图。选择1860年至1990年的数据(去掉个别异常数据),用MATLAB软件计算出增长率和人口容量。根据得到的数据带入公式的到计算的人口数量与实际数据作比较。可以看出这个模型的吻合度相当好,由于阻滞增长人口模型。可以据此模型有效的预测在以后一段时间内如2020的美国人口增长。依次内推也可以利用此模型来预测世界人口在相当一段时间内的人口增长。 模型三:对模型进行了进一步的修正。 最后,分别对三模型进行优缺点评价与改进。 关键字:人口预测; matlab软件;人口指数增长模型;阻滞增长模型

差分方程模型习题+答案

1. 一老人60岁时将养老金10万元存入基金会,月利率0.4%, 他每月取1000元作为生活费,建立差分方程计算他每岁末尚有多少钱?多少岁时将基金用完?如果想用到80岁,问60岁时应存入多少钱? 分析:(1) 假设k 个月后尚有k A 元,每月取款b 元,月利率为 r ,根据题意,可每月取款,根据题意,建立如下的差分方程: 1k k A aA b +=-,其中a = 1 + r (1) 每岁末尚有多少钱,即用差分方程给出k A 的值。 (2) 多少岁时将基金用完,何时0k A =由(1)可得: 01k k k a A A a b r -=- 若0n A =,01 n n A ra b a = - (3) 若想用到 80 岁,即 n =(80-60)*12=240 时,2400A =,240 0240 1 A ra b a =- 利用 MA TLAB 编程序分析计算该差分方程模型,源程序如下: clear all close all clc x0=100000;n=150;b=1000;r=0.004; k=(0:n)'; y1=dai(x0,n,r,b); round([k,y1']) function x=dai(x0,n,r,b) a=1+r; x=x0; for k=1:n x(k+1)=a*x(k)-b; end (2)用MA TLAB 计算: A0=250000*(1.004^240-1)/1.004^240

思考与深入: (2) 结论:128个月即70岁8个月时将基金用完 (3) A0 = 1.5409e+005 结论:若想用到80岁,60岁时应存入15.409万元。 2. 某人从银行贷款购房,若他今年初贷款10万元,月利率0.5%,他每月还1000元。建立差分方程计算他每年末欠银行多少钱,多少时间才能还清?如果要10年还清,每月需还多少? 分析:记第k个月末他欠银行的钱为x(k),月利率为r,且a=1+r,b为每月还的钱。则第k+1个月末欠银行的钱为 x(k+1)=a*x(k)+b,a=1+r,b=-1000,k=0,1,2… 在r=0.005 及x0=100000 代入,用MA TLAB 计算得结果。 编写M 文件如下: function x=exf11(x0,n,r,b) a=1+r; x=x0; for k=1:n x(k+1)=a*x(k)+b; end MA TLAB计算并作图: k=(1:140)'; y=exf11(100000,140,0.0005,-1000); 所以如果每月还1000元,则需要11年7个月还清。 如果要10年即n=120 还清,则模型为: r*x0*(1+r)^n/[1-(1+r)^n b=-r*x0*(1+r)^n/[1-(1+r)^n] 用MA TLAB 计算如下: >> x0=100000; >> r=0.005; >> n=120; >> b=-r*x0*(1+r)^n/[1-(1+r)^n] b= 1.1102e+003 所以如果要10年还清,则每年返还1110.2元。 3. 在某种环境下猫头鹰的主要食物是田鼠,设田鼠的年平均增长率为1r,猫头鹰的存在引起的田鼠增长率的减少与猫头鹰的数量成正比,比例系数为1a;猫头鹰的年平均减少率为

人口数量及结构预测模型

基于Leslie矩阵的中国计划生育政策探讨 摘要 我国是一个人口大国,人口问题始终是关系着我国发展的关键问题,已成为经济发展中的一个重要组成部分, 对我国的经济社会发展有着越来越大的影响,人口问题也是我国的根本 问题,可是我国目前人口的发展却出现老龄化严重,男女性别比例失调等不良现象。 在本文中,我们首先针对近几年的人口数据做出了一些简要的分析,特别是自从2002年计划生育政策实施至今,我国的人口自然增长率出现一定的降低,为了考虑其以后的人口发展情况,我们在实行计划生育政策的情况下对未来人口数量和结构进行一定的预测,并评价其合理性。 从种群的方面出发,在种群的Leslie模型的基础上,我们将整个中国的年龄按阶段分成20组,通过Leslie矩阵建立起他们的相关关系,我们以最近中国第六次人口普查所得的数据进行研究,通过控制5年内总生育率的倍数来控制每个夫妇所生孩子的个数,通过多次迭代求解,最终可得到:若我国严格采用现行的计划生育政策,即每个夫妇仅生一个孩子,则50年后我国的人口将为5亿左右,可见人口老龄化现象的严重。 为了提出新的政策,我们通过改变其倍数关系来改变其人口的结构,我们发现当生育率为原总和生育率的倍数为1.8左右,也即每个夫妇大约生2个孩子时,从人口数量来看,50年后我国的人数将在10亿左右;而从人口的结构来看,男女比例也接近于1,老少比也比较合适。所以,这应该是一个我们比较容易接受的结果。关于放宽二胎政策的时间,我们通过探索两个不同总和生育率的相关人口变化情况下,发现在2015年对计划生育进行改变,其改变的内容为:在控制人口数量为10亿情况下,在最近50年里,可以对二胎政策给予一定的放宽。 在模型的检验中,在现行总和生育率与原总和生育率的倍数为1.8时,我们通过增大或减小其值时,其效果都不是往老龄化方向发展就是往人口数量急剧上升的方向发展,所以,

中国人口增长预测模型

中国人口增长预测模型 摘要 人口发展战略是国民经济和社会发展的基础性战略。以人为本的科学发展观强调,在以经济建设为中心的同时,更好地促进人的全面发展。优先投资于人的全面发展是科学发展观在人口发展战略中的具体体现。优先投资于人能够在人的发展与物资财富的增长之间建立有机联系,符合社会发展趋势,体现了历史合理性。 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。因此,就需要对人口增长问题进行研究。 在考虑人口变化的数学模型中,传统的数学模型主要是微分方程模型,其主要缺点是数值计算较困难。本文结合中国的实际情况,考虑到人口的巨大迁移数,将LESLIE 差分方程模型做了进一步推广,得到了某地区(主要考虑市,镇,乡)人口发展的差分方程模型,以男性为例: 其中00(),(),(),i i i X t U t g t 分别是该 地区第t 年i 岁男性人口的数量,死 亡率,迁入率。 0()t φ是第t 年出生的男婴总数,由方程 ()()()()49 015 ()[1]1[11]i i i i i t t k t X t Y t φαα==---+-∑决定,其中i α是第()1t -年平 均每个妇女所生的孩子;()1i k t -是第()1t -年女性人数的比例;()1i Y t -是第()1t -年女性人数;()t α表示t 年女婴的比重;类似的可以得到了 ()()()()()()()()() 0010010i i i i i o i X t X t U t X t g t X t t X P i φ+?+=-+? =?? =?

女性的差分方程模型。 利用SPSS软件的自回归模型对()t α及各个参数进行了估计。对出生率和死亡率通过随机变量期望法可以估计。其它的参数也可以通过相应的办法得到估计。 利用所建立的差分方程,利用MATLAB和SPSS软件,我们获得了各地区各年龄段男,女人口的详细数据,在此基础上我们对数据进行了详细的分析和预测,研究了全国人口和各地区人口数量、性别比、老龄化、总和生育率、稳定性以及抚养比的分析和预测得到以下结论: 全国人口数量开始持续增长,大约在年,达到最大值,然后持续下降,在年降到,在年里降到;全国人口男女性别比到年基本上保持在正常水平,但以后有显著性的变化;在年达到。我国现在已经进入老年化社会,抚养比在年达到最大,约为,然后趋于平稳,其值约为;由人口的稳定性分析可知:从长远角度来说,如果现有政策不改变,人口结构趋于稳定。通过对总和生育率的分析,农村的总和生育率为;城镇的总和生育率为;城市的总和生育率为;所以我国现阶段的总和生育率是偏低的。 关键字:差分方程、自回归、参数估计、加权平均、生育率、死亡率。 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。根据已有数据,运用数学建模的方法,对中国人口做出分析和

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