数学模型课程设计-中国人口增长预测
中国人口增长预测模型
中国人口增长猜测模型随着时间的推移，人口数量的变化对于一个国家的进步和社会经济的稳定至关重要。
在中国这样人口浩繁的国家，准确地猜测人口的增长是制定各种政策和规划的基础。
为了更好地满足人民的需求并提供适当的资源，许多探究者和政府部门一直致力于开发和改进中国的人口增长猜测模型。
人口增长猜测是一项复杂的任务，因为涉及到多个变量和互相之间的干系。
为了更好地理解中国人口增长模型，我们将从几个重要的方面入手进行分析。
起首，人口自然增长率是一个重要的参考指标。
自然增长率是指在没有移民和移民的状况下，人口数量因诞生和死亡而增长的程度。
中国的人口自然增长率一直保持在较高水平，这在一定程度上反映了人口结构的变化和诞生率的变化。
通过分析历史数据和趋势，我们可以计算出过去几年甚至几十年的自然增长率，并将其作为人口增长模型的参考指标。
其次，男女比例也是人口增长猜测的重要因素之一。
在过去的几十年里，中国一直面临着男女比例失衡的问题，男性人口相对过多。
这种不平衡的状况在人口增长模型中需要得到充分的思量，因为它直接影响到将来人口的调整和平衡。
除此之外，人口迁移的影响也不行轻忽。
城市化进程加快，许多农村人口涌向城市寻求更好的生活和就业机会。
这种人口迁移对人口增长模型产生了直接的影响，特殊是对城市人口的增长速度和浓度产生了重要的影响。
最后，经济进步也与人口增长密切相关。
经济的快速进步会增进人口的增长，因为更多的人可以获得更好的生活条件和医疗保健。
然而，在人口增长模型中，也需要思量到经济进步对资源分配和环境压力的影响，以确保人口的增长是可持续的。
基于以上几个方面的因素和变量，探究者们提出了许多不同的人口增长猜测模型。
其中一种常用的模型是基于历史数据建立的趋势模型。
通过对历史数据的分析，我们可以发现一些规律和趋势，并将其应用于将来的猜测。
这种猜测方法相对简易，但有时会受到外界因素的干扰。
另一种常用的猜测模型是基于数学和统计分析的模型，如人口增长速度模型和人口结构模型。
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。
中国人口增长预测数学建模 (2)
中国人口增长预测数学建模引言中国作为世界上人口最多的国家之一，人口增长一直是一个备受关注的问题。
人口数量的增长对于国家的经济、社会、环境等方面都有着重要的影响。
因此，预测中国人口的增长趋势对于未来的发展规划具有重要意义。
本文将介绍一种基于数学建模的方法，用于预测中国人口的增长情况。
方法数据收集为了进行人口增长预测的数学建模，我们需要收集一系列历史人口数据。
这些数据可以从各种统计年鉴、人口普查、政府发布的数据等渠道获取。
通常，我们需要收集的数据包括中国的总人口数量、出生率、死亡率、迁入率和迁出率等。
建立数学模型基于收集到的数据，我们可以建立一个数学模型来描述中国人口的增长情况。
常用的数学模型包括指数增长模型、Logistic增长模型等。
在本文中，我们以Logistic增长模型为例。
Logistic增长模型基于以下假设： 1. 人口增长率与当前人口数量成正比； 2. 当人口数量接近一定的上限时，人口增长率会逐渐减小。
Logistic增长模型的公式可以表示为：dP/dt = r*P*(1-P/K)其中，P表示人口数量，t表示时间，r表示人口增长率，K表示人口的上限。
参数估计为了应用Logistic增长模型进行人口预测，我们需要估计模型中的参数。
参数估计可以通过拟合历史数据来完成。
常用的参数估计方法包括最小二乘法、最大似然估计等。
模型验证一旦完成参数估计，我们可以使用模型预测未来的人口变化情况。
为了验证模型的准确性，我们可以将预测结果与实际观测数据进行比较。
如果预测结果与实际观测数据较为接近，说明模型具有较好的预测能力。
预测未来人口增长利用建立的数学模型和参数估计，我们可以进行未来人口增长的预测。
通过不同的假设和参数值，我们可以探讨不同因素对人口增长的影响。
例如，我们可以考虑不同的出生率和死亡率情况下的人口增长，或者研究不同人口政策下的人口增长趋势。
结论本文介绍了一种基于数学建模的方法，用于预测中国人口的增长情况。
数学建模习题中国人口增长预测
中国人口增长预测本题是一个人口发展预测的问题。
人口发展与一般种群增长一样，是由自然增长率决定的。
然而，人类个体是一种社会的个体，所以人口发展有自己的特点。
想到人口的迁移，性别比例，城镇化等。
同时，人口发展受政策的影响，例如计划生育；也要受到人们意识的影响，像生育意识等。
但是从社会层面上看，生育意识在整个社会上体现为妇女的生育模式，进而可以特别地去考虑。
思考方法：首先，数据的处理。
在经过EXCEL分析和验证后，适当修正题中的个别有误数据后，利用有效数据进行建模求解，在此过程中，我们提取出死亡率、生育率等感念，且把人的一生按年龄分为青年期、衰老期等阶段。
这是求解人口增长模型的必要过程和方法。
其次，模型建立。
和一般的预测模型一样，本模型也是个预测模型，所以考虑到用题目所给的五年的信息，来推测今后几十年的人口的总数和结构情况。
对此，我们选用差分方程模型和数据参数拟合等方法。
同时，将死亡率与出生率分开分别计算和拟合，通过五年的实际数据拟合出相应函数的参数，再利用此函数进行评估和预测。
最后，利用已有信息以及上述所求出的对应函数和方程，对中短期与长期进行估计和预测，进而得出人口结构、人口比例、人口数量等一系列的相关数据。
以下是解答过程：1.数据说明：x：表示最大的年龄；mi=1,2,3,4,5,6 其中1表示市男性，2表示市女性，3表示镇男性，4表示镇女性，5表示乡男性，6表示乡女性；A ：表示婴儿性别比例矩阵；* ：表示点乘；P(x,t)：表示t时刻年龄为x的人口数量；ibir(x,t)：表示t时刻年龄为x的出生率；i)(,i dea x t：表示t时刻年龄为x的死亡率；)(i t k：表示t时刻婴儿的死亡率；tra(x,t)：表示t时刻年龄为x的人口迁出率；i2.假设条件1. 假设国内社会环境稳定，无异常大量死亡或出生情况发生，人口比例，人口总数不会出现突变状况； 2. 假设只存在乡向城镇迁出，不存在其他迁移方式，且不同年龄段迁移率相同； 3. 假设不考虑国家之间的迁入与迁出，把中国内部看为一个封闭的模型； 4. 对于90岁以上的人都按照90岁处理； 5. 假设只存在乡向城镇迁出，不存在其他迁移方式，且不同年龄段迁出率相同，按照0.6%均匀增长。
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随着全球人口的快速增长，人口问题已成为各国政府和学术界关注的焦点。
中国作为世界人口最多的国家之一，其人口增长趋势对全球的影响巨大。
对中国未来人口的预测分析至关重要。
本文将采用logistic模型对中国未来人口的增长趋势进行预测分析，希望可以为未来的人口政策制定提供一定的参考。
一、中国人口的现状中国是世界上人口最多的国家，目前的总人口数量已经超过了13亿。
在过去几十年里，中国经历了人口快速增长的阶段，但随着经济发展和社会进步，人口增长速度逐渐放缓。
根据中国国家统计局的数据，近年来中国人口增长率呈现出逐渐减小的趋势，但总人口数量仍在持续增加。
二、logistic模型的概念logistic模型是一种常用于生物学、经济学和人口学等领域的数学模型，用于描述一个事物的增长曲线。
这种曲线呈现出一种S形状，其特点是在开始的阶段增长较快，在后期逐渐趋于稳定。
这种模型可以用来预测未来的增长趋势，对于人口预测分析具有一定的优势。
为了对中国未来人口的增长趋势进行预测分析，我们可以采用logistic模型来建立一个数学模型。
我们需要收集中国过去几十年的人口数据，包括总人口数量、出生率、死亡率等信息。
然后，我们可以利用这些数据来拟合logistic模型，从而得出一个能够描述中国人口增长趋势的数学公式。
在建立logistic模型的过程中，需要注意的是，我们需要对数据进行适当的处理和修正，避免受到外部因素的干扰。
要考虑到中国的人口政策对人口增长的影响，以及经济发展和社会进步对出生率和死亡率的影响等。
只有在进行了充分的数据分析和处理之后，我们才能够得到一个能够准确反映中国人口增长趋势的logistic模型。
我们可以得知未来中国人口的增长速度将会逐渐减缓。
随着中国人口政策的调整和经济社会的发展，出生率和死亡率都将会受到一定的影响，从而导致人口增长速度的变化。
我们还可以得出中国人口规模的未来预测。
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。
中国人口增长预测模型
中国人口增长预测模型摘要本文针对我国人口增长中出现的新特点，建立了两个符合实际情况的预测模型，对中国人口增长的中短期和长期趋势做出预测。
模型一：建立时间序列分析法中的ARMA 模型, 对中国人口总数进行预测。
根据处理后的数据的自相关函数和偏相关函数的拖尾性，估计出ARMA 的参数p和q，并对估计的参数进行检验和调节，最终确定参数，建立出ARMA(p ,q)模型。
用此模型预测出2020 年和2030 年的人口分别为138135.3 万人和143352.6 万人。
模型二：建立阻滞增长模型，把出生率和死亡率考虑进去，对人口进行预测，并用Matlab软件编程进行求解。
通过此模型预测出2020年和2030年的人口分别为142108.3万人和146768.4万人，并且人口在2036年左右达到峰值。
模型三：建立人口发展方程，模型一需要的原始数据少，操作简单，适合于中短期预测，但长期预测效果不佳；模型二和模型三综合考虑了各因素，对中短期和长期均有较好的预测效果，但所需数据量大，操作较为复杂。
关键字时间序列模型Eviews 人口发展模型微分方程1.问题重述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，参考相关数据资料，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；并指出模型中的优点与不足之处。
2.问题的分析一个国家人口的变化和随时间的发展过程，是由很多因素决定的，社会制度、自然环境、生活水平、科学文化水平、战争、自然灾害和移民等等，都能严重地影响社会人口的发展过程。
要预测人口发展的总趋势，首先要预测的是人口总数。
在当代中国社会，环境稳定，如果没有大规模传染病和战争等的影响，每年的死亡率应该相对稳定，出生率也一直在国家政策的控制中，所以人口总数的预测可以看成一个平稳序列的预测，这样我们考虑用时间序列来进行预测。
毕业设计_数学建模论文中国人口增长预测
中国人口增长预测摘要本文从中国人口的实际情况和人口增长的特点出发，根据题目和中国统计年鉴中的相关数据，建立了两个关于中国人口增长的数学模型，并对中国人口做出了分析和预测。
模型一：利用中国统计年鉴中 2000—2005 年人口的数据，运用灰色理论的基本原理建立 GM(1,1) 模型。
该模型利用离散数据列进行生态处理，建立动态的微分方程，对我国近5年、10年、20年的总人口分别进行了预测。
又根据中国人口城乡分布不同且总趋势也不同的特点，把全国人口分为城市人口、城镇人口、乡村人口三部分分别进行灰色预测。
结果表明，该模型较好的反映并预测中国人口短中期和长期的变化情况。
模型二：按人口年龄结构特征，将人口分为幼年（0—14岁）男女、中年（15—49岁）男女、老年（50岁以上）男女。
各年龄段的人口变化是由出生率、死亡率和转化为其他年龄段的转化人数决定的。
根据各年龄段人口数量变化特点，对各年龄段转化人数引入转化因子，改进马尔萨斯模型，附带出生率、死亡率、生育率、出生性别比率等约束条件，建立了新的具有年龄结构的人口增长模型。
结合我国人口的特点，运用已知数据和利用微分方程的数值解，预测出男性和女性幼年、中年、老年的人口数量。
可反映中国不同年龄结构的人口分布情况。
关键词：灰色预测；小误差频率；微分方程组；人口模型；转移因子一．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。
因此人口预测的科学性、准确性是至关重要的。
英国人口学家马尔萨斯的人口指数增长模型和荷兰生物学家的Logistic模型都是经典的人口预测模型。
但是，影响中国人口的因素较多，人口结构较复杂，这些模型对人口预测很粗略，甚至是不准确的。
因此，我们要根据我国具体的人口结构现状（如老龄化进程加速）、人口的分布现状（如乡村人口城镇化）、人口比率现状（如出生人口性别比持续升高）等特点，来较准确、较具体地对中国人口进行预测，建立人口增长的数学模型，由此对中国人口中短期和长期增长趋势做出预测。
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中国人口增长预测摘要: 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。
对此，我们建立了短期与长期两种预测人口增长的模型，并对附录中城镇乡的人口演变趋势做拟合与分析。
本文的建模过程选用了1996年到2005年的人口数据。
短期人口预测用曲线的直接拟合，分析出人口的增长趋势。
人口的出生率与死亡率均符合指数函数bt=+，利y ae c用logistic模型求出人口最大上限x，据此拟合人口增长的指数函数x（t），预测m2006-2011年的人口数量。
长期预测中，建立灰色动态模型GM（1,1）预测中国人口长期增长趋势。
在解系数的过程中运用了最小二乘法，得出预测人口数据的方程)0(ˆx，并预测2011年到2015年的人口数量。
在对中国总人口进行短期和中长期的总体预测后，我们从附件中提取出城、镇、乡三地人口、男女出生性别比、老龄人口比率等相关数据，对中国未来城、镇、乡三地人口比例、男女出生性别比、妇女生育率、老龄人口比率等影响人口发展的主要因素做趋势预测，从而达到了对中国人口全方位的预测。
关键词: 曲线拟合、灰色动态模型、最小二乘法、自然增长率一、问题的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。
2007年初发布的《国家人口发展战略研究报告》还做出了进一步的分析。
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。
附录2就是从《中国人口统计年鉴》上收集到的部分数据。
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、符号说明nianfen 年份chusheng 出生率bata0 估计的参数值nlinfit 非线性拟合函数1y出生率函数2y死亡率函数mx人口上限t 时间x（t）人口增长函数X(0)中国各年人口总数X(1) X(0)的一次累加序列Z(1) X(1)的紧邻均值生成数列-a 发展系数b 灰色作用量)0(ˆx人口预测值c 均方差k∆相对误差三、模型的假设1.假设人口迁入迁出对问题产生的影响可以忽略；2.忽略社会环境、自然、经济、文化水平的对人口的影响；3.长期预测中，不考虑出生率、死亡率等因素的影响。
四、模型的建立与求解4.1中国人口短期预测的模型建立与求解根据查找资料得到，人口死亡率，出生率与人口增长符合指数增长的模型bty ae c=+。
模型选取了1996年到2005年的全国人口进行nlinfit拟合。
（代码见附录一）处理人口增长函数时，考虑到人口数量受资源等因素的约束，中国人口将有一个上限。
定义函数时，用“人口上限与指数函数相减”模式。
死亡率、出生率等客观因素很大程度上影响着中国人口的变化趋势。
而且随着环境等的因素，中国的总人口最终会趋向一个固定值，即最大容纳量xm，由logistic模型求出。
假设xm在短时间内不会改变，则可利用逐年的历史数据来计算出人口增长率的变化情况。
设x(t)为第t年中国总人口数，r为人口的增长率，xm为中国人口的最大容纳量。
建立logistic 模型20(0)m dx r rx x dt x x x ⎧=-⎪⇒⎨⎪=⎩ 20(0)dx x xdt x x αβ⎧=-⎪⎨⎪=⎩ （1）解得：0()11m rtm x x t x ex -=⎛⎫+- ⎪⎝⎭，m x αβ=将1996-2005年中国人口总数带入方程（1），导数用一阶差商来代替：()()()2i h i i f x f x h dxf x dt h+--'≈= （2）得方程组(0)(0)(0)(0)20000(0)(0)(0)(0)20000(0)(0)(0)(0)20000(3)(1)(2)(2)2(4)(2)(3)(3)2()(2)(1)(1)2x x x x x x x x x n x n x n x n αβαβαβ⎧-=-⎪⎪-⎪=-⎪⎨⎪⎪--⎪=---⎪⎩ （3）由最小二乘法求解出,αβ 可得：m x设置系数的初始值beta0，beta0是使函数收敛的值。
并由代码拟合，分别得到出生率和死亡率的函数。
（详细代码见附录一） 出生率函数： 1959.7455346.7280008.01+-=t e y （4） 死亡率函数 8561.943434.880001.02+-=t e y （5） 将logistic 模拟出的数据m x 代入bt y ae c =+的常数项，用MATLAB 求解（方法同（4）、（5）） 人口增长函数：0.027837046()37355.571160000t x t e -=-+ 保留结果时，用digits ，vpa 来精确位数。
由拟合函数求得预测死亡率与出生率。
并计算相对误差见表1（图1）实际出生率与预测出生率比较（图2）实际死亡率与预测率的比较（图3）实际人口与预测人口的比较由表1、表2及其相关图例可得出生率与死亡率预测值与实际值相对误差较小，实际人口与预测人口的误差较小，由出生率、死亡率函数与人口增长函数的关系可知拟合函数)x可直接用于人口预测。
表3即为2006-2011年的人口预测值。
(t4.2中国人口长期预测的模型建立与求解 4.2.1模型的建立与求解对于序列X (0)=（x (0)(1),x (0)(2),x (0)(3),x (0)(4),x (0)(5),x (0)(6),x (0)(7)......x (0)(n)） 建立灰色模型中较常用的GM(1,1)模型：b k az k x =+)()()1(0）（ （1）X (0)：中国各年人口总数（见表4）X (1)=（x (1)(1),x (1)(2),x (1)(3),x (1)(4),x (1)(5),x (1)(6),x (1)(7),x (1)(8),x (1)(9)......x (1)(n)）为x 的一次累加序列，其中x (1)（k ）=)(x 1)0(i ki ∑=（见表5）Z (1)为X (1)的紧邻均值生成数列，)1(5.0)(.50)()1()1()1(-+=k x k x k z （见表四）(0)-a 利用MATLAB 软件在最小二乘法意义下求解线形方程组aˆ = Y B B B T T 1)(- 其中a ˆ=a b ⎛⎫ ⎪⎝⎭， B =⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---111),(),3( ),2(z )1()1()1( n z z Y=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛)(x )3(x )2(x )0()0()0(n 求解知： a ˆ =a b ⎛⎫ ⎪⎝⎭ =⎪⎪⎭⎫⎝⎛.01228710668873.00- 3.0-≤a ,GM （1，1)可用于中长期预测。
方程（1）的白化方程形式为： b ax dtdx =+)1()1( （2） 可以解得下列时间响应：⎪⎩⎪⎨⎧-+=++⋅-=+-)(ˆ)1(ˆ)1(ˆ))1(()1(ˆ)1()1()0()0()1(k x k x k xa b e a b x k x ak 取x (1)(0)=x (0)(1)得a b e a b x k ak +⎪⎭⎫ ⎝⎛-=+-)1(1x ˆ)0(1）（）（ （3）方程（3）的还原值：)(ˆ)1(ˆ)1(ˆ)1()1()0(k x k x k x -+=+=）（）（）（a ak e e a b x k -1)1(1x ˆ)0(0-⎪⎭⎫ ⎝⎛-=+ （4）方程（4）即为所求人口预测函数。
4.2.2模型的分析将原始数据列x （0）带入灰色动态模型中，计算出1996-2005年这个时间段的人口数 )0(ˆx=（123278，124106，124941，125781，126626，127477，128334，129197，130066，130940），为了检验预测函数是否合理、精确，本文采用后验差检验方法。
需要的数据如下：X （0）的方差 2)0(121))((1x k x n S n k -=∑==69656236X （0）均方差 1211-=n S S =2782.01残差方差 ))((1122∑=-=n k k n S εε=965766.5 残差均方差 1222-=n S S =327.58均方差比值 12S Sc ==0.117749397≈0.118和查得的资料数据进行比较，得到表格如下：表7：灰色模型检验的对比数据图（4）较上表更好的显示了人口预测函数的精确性。
由图可见实际人口与预测人口的差距很小。
（图4）实际人口与预测人口比较根据预测精度的等级划分：c<0.35，该模型的预测等级为“好”，可直接用于预测。
根据函数求值得2011-2015年的人口预测值见表8。
人口总数每年都会增加，但幅度不大。
上述两个模型都是根据前几年的数据而初步所建立起来的模型，是直接根据前几年的人口总数所建立的，其模型是根据前几年的总数而预测几年之后的数据，没有考虑到人口迁移、人口老龄化等因素。
现实生活中，人口总数总是与性别比例、出生率、死亡率、迁移率等因素有关。
4.3人口迁移对人口增长的影响由附件所给数据：2001~2005年城市，城镇，乡村人口分别所占总人口的比例见表9：表9由表9市城镇迁移，由于乡村计划生育等政策的普及不高，现在乡村人口的迁移使得总生育率下降，人口增长也得到控制。
人口增长的趋势如图5（图5）2001-2005市,镇,乡人口比例4.4人口死亡率拟合由附件所给数据，用MATLAB 三次曲线拟合得到图6、图7。
（代码见附录一）图6、图7分别为2001-2005年 城镇男性、城市男性、城市女性的死亡率与年龄的关系年龄死亡率城市男性（图6）城市男性死亡率102030405060708090年龄死亡率城市女性（图7）城市女性死亡率由图可见城市人口中：年龄越大，死亡率高。
在中青年阶段死亡率趋向于零，青少年阶段死亡率各年变化趋势一致。
医疗卫生事业的发展对人口出生率和死亡率有着直接影响，它使得因各种疾病致死的死亡率下降。
拟合图中青少年的死亡率大于中年，考虑到学业压力及对不安全因素的警惕性低，自制能力差等因素。
4.5人口老龄化假设年龄65岁以上为老龄人口。
根据城市人口的上升现状，进城务工及发展的多为青年男女，城市人口的老龄化趋势变缓，但乡村老龄化严重，人口增长会趋势变缓。
（2005年城市人数变化过大 不宜参与分析老龄人口数量增长）表10：2001-2005年65岁以上人口占总人口的比例（图8）65岁以上人口所占比例20012001.520022002.520032003.52004年份人口代表的城乡镇老龄人口数量及趋势（图9）城镇乡老龄化趋势4.6男女出生比率图表显示的男女出生率比值一直大于1，联系男女比例的现状，持续这样增长导致性别比例危机。