深圳杯A题建模论文
2023深圳杯数学建模a题
2023深圳杯数学建模a题2023深圳杯数学建模A题：城市交通拥堵问题随着城市化进程的加快，交通拥堵已成为许多城市面临的严峻问题之一。
在深圳这座快速发展的现代化城市中，交通拥堵问题亟待解决。
本文将围绕2023深圳杯数学建模A题展开讨论，探索城市交通拥堵问题的原因与解决方案。
一、问题背景深圳市作为中国的特区城市，经济繁荣，人口众多。
随着城市建设的不断扩张，交通流量不断增加，导致交通拥堵日益严重。
这一问题不仅给市民的出行带来了困扰，也对城市的经济和环境造成了负面影响。
二、问题分析1. 交通拥堵原因分析（1）道路网络不完善：深圳市快速发展，但道路建设滞后于经济发展，导致道路网络不完善，无法满足日益增长的交通需求。
（2）交通信号灯控制不合理：部分交通信号灯设置不合理，导致交通流量无法得到有效控制，加剧了交通拥堵。
（3）交通事故频发：交通事故不仅造成人员伤亡和财产损失，还会引发道路封闭等交通瘫痪情况，进一步加剧交通拥堵。
2. 解决方案分析（1）优化道路规划：加大投入，加强道路建设，完善道路网络布局，提高道路通行能力。
（2）智能交通系统：利用现代科技手段，建立智能交通系统，通过实时监测交通状况，优化信号灯控制，提高交通效率。
（3）加强交通安全管理：加大对交通事故的预防和处罚力度，提高交通参与者的交通安全意识，减少交通事故发生，减轻交通拥堵。
三、解决方案实施1. 道路规划优化（1）加大投入：政府应加大对道路建设的投入，提高道路建设的速度和质量。
（2）合理规划：根据交通流量分布情况，合理规划道路布局，避免拥堵点集中。
（3）提高道路通行能力：考虑增加车道数、建设立交桥和地下通道等措施，提高道路通行能力。
2. 智能交通系统建设（1）实时监测：通过交通监控设备，实时监测道路交通状况，及时发现并疏导拥堵点。
（2）信号灯优化：利用智能交通系统优化信号灯控制，根据实时交通情况调整信号灯的时间间隔，提高交通效率。
（3）信息发布：利用智能交通系统发布实时交通信息，提醒市民选择合适的出行路线，减少拥堵。
2023深圳杯数学建模a题数据预处理
2023深圳杯数学建模A题数据预处理1. 了解题目2023深圳杯数学建模竞赛A题要求参赛选手使用深圳市某一特定领域的数据，开展相应的数学建模研究。
在这个过程中，数据预处理是非常关键的一步，它直接影响了后续建模和分析的结果。
本文将围绕2023深圳杯数学建模A题中的数据预处理展开讨论。
2. 数据预处理的重要性数据预处理是指在进行数据分析前，对原始数据进行清洗、转换和整理的过程。
这一过程对保证建模的准确性和可靠性至关重要。
在深圳杯数学建模竞赛中，参赛选手需要从深圳市某一特定领域的实际数据中提取有用信息，进行合理的数据处理，以支持他们的建模工作。
数据预处理是整个建模过程中的第一步，也是最为关键的一步。
3. 数据预处理的步骤3.1 数据清洗数据清洗是指对原始数据中的错误、不完整或不准确的记录进行识别和处理。
在深圳杯数学建模竞赛中，数据可能会存在缺失值、异常值等问题，需要通过适当的方法进行处理，从而保证数据的完整性和准确性。
3.2 数据转换数据转换是指将数据从一种格式转换为另一种格式，或者对数据进行规范化处理。
在建模过程中，数据的格式可能各异，需要进行统一的处理，以便于后续的分析和建模。
还需要对数据进行标准化处理，以消除不同变量之间的量纲影响。
3.3 数据整理数据整理是指将数据按照一定的规则进行排列组合，以便于后续的分析和建模。
在深圳杯数学建模竞赛中，可能需要对多个数据源进行整合，或者对原始数据进行加工，以得到更加丰富和全面的信息。
4. 个人观点和理解数据预处理是数学建模过程中极为重要的一环，它直接影响了后续建模和分析的结果。
作为一名数学建模的文章写手，我认为在进行数据预处理时，需要保持谨慎和严谨的态度，尽可能地挖掘数据潜在的有用信息，以支持后续的建模工作。
还需要结合实际问题的背景和需求，合理地选择和运用不同的数据预处理方法。
总结与回顾数据预处理是深圳杯数学建模竞赛A题的重要环节，对于参赛选手来说，需要充分重视数据预处理的工作。
深圳杯2023数学建模a题解析
深圳杯2023数学建模a题解析一、题目介绍深圳杯2023数学建模A题主要考察了参赛者对城市交通问题的理解和解决能力。
此题涉及到了城市交通流量、交通拥堵、公共交通系统等多个方面，需要参赛者运用数学建模的方法，对实际问题进行分析和解决。
二、问题分析首先，我们需要对题目中的问题进行梳理和分析。
交通流量问题是如何预测未来的交通流量？交通拥堵问题是如何找到拥堵的源头并制定相应的解决方案？公共交通系统问题是如何优化公共交通线路和时间表，提高其效率？这些问题都需要我们进行深入的思考和研究。
三、模型建立针对以上问题，我们可以建立相应的数学模型。
对于交通流量问题，我们可以使用时间序列分析的方法，通过历史交通流量的数据，预测未来的交通流量。
对于交通拥堵问题，我们可以使用机器学习的方法，通过对交通数据的学习和分析，找到拥堵的源头并制定相应的解决方案。
对于公共交通系统问题，我们可以使用优化理论的方法，对公共交通线路和时间表进行优化，提高其效率。
四、模型验证在建立好模型之后，我们需要对模型进行验证。
如果模型预测结果与实际数据相差较大，我们需要对模型进行调整和优化，直到模型能够准确预测和解决实际问题。
五、模型应用最后，我们需要将模型应用到实际生活中。
同时，我们也可以通过模型的应用，发现更多潜在的问题和机会，为城市的发展和进步做出更大的贡献。
六、总结与展望总的来说，深圳杯2023数学建模A题需要我们运用数学建模的方法，对城市交通问题进行深入的分析和解决。
在建立模型的过程中，我们需要运用多种数学方法和工具，对实际问题进行全面而深入的研究。
同时，我们还需要注重模型的验证和应用，确保模型能够有效地解决实际问题。
展望未来，随着科技的发展和数据的增多，数学建模在城市交通问题解决中的应用将会越来越广泛和深入。
我们相信，在未来的城市发展中，数学建模将会扮演越来越重要的角色，为城市的发展和进步做出更大的贡献。
2023深圳杯数学建模竞赛范文
2023深圳杯数学建模竞赛范文前言：数学建模竞赛一直以来都是学生们展示综合能力的重要舞台，而深圳杯数学建模竞赛更是备受关注。
在这个比赛中，参赛者将面对一系列与实际问题相关的数学建模题目，需要运用数学知识和建模技巧，提出合理的模型和解决方法。
本文将以2023深圳杯数学建模竞赛为例，探讨数学建模的重要性以及如何有效应对这一挑战。
一、数学建模的重要性数学建模是将数学方法应用于实际问题的过程，通过建立合理的数学模型，解决现实中的复杂问题。
数学建模能够培养学生的逻辑思维、创新思维和实际问题解决能力，是培养学生综合素质的重要途径。
在现实生活中，我们经常面临各种各样的问题，如交通拥堵、资源分配、环境保护等，这些问题都需要通过数学建模来解决。
因此，数学建模在培养学生的科学素养和解决实际问题方面具有重要意义。
二、2023深圳杯数学建模竞赛题目及解决方法2023深圳杯数学建模竞赛题目涉及多个领域，如经济、环境、交通等。
以下将以其中一道题目为例，介绍解题方法。
题目：某城市的交通状况日益严重，拥堵问题亟待解决。
请设计一个合理的交通优化方案，以减少交通拥堵现象。
解题方法：1. 数据收集：首先，需要收集相关的交通数据，包括车流量、道路长度、车速等。
可以通过交通监测系统、问卷调查等方式获取数据。
2. 建立数学模型：根据收集到的数据，可以建立数学模型来描述交通状况。
例如，可以使用图论中的网络模型来表示道路网络，使用流量方程来描述车流量分布等。
3. 优化算法：根据建立的数学模型，可以使用优化算法来求解最优的交通优化方案。
例如，可以使用最小生成树算法来确定最短路径，使用线性规划来进行资源分配等。
4. 方案评估：最后，需要对优化方案进行评估。
可以通过模拟仿真，比较不同方案在减少拥堵程度、提高通行效率等方面的效果。
三、数学建模的挑战与应对数学建模竞赛对参赛者的要求较高，需要具备扎实的数学基础、良好的逻辑思维能力和团队合作能力。
以下是应对数学建模竞赛的一些建议。
深圳杯数学建模A题
深圳杯数学建模A题————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：答卷编号（参赛学校填写）：答卷编号(竞赛组委会填写）：论文题目: A题:深圳人口与医疗需求预测组别：本科生参赛学校:东北电力大学报名序号:(可以不填)参赛队员信息(必填)：姓名专业班级及学号联系电话参赛队员1 李峰自动化卓越111班２5参赛队员2 李扬电自1１1３班２4参赛队员3 黄阳红电自1１1４班２３ﻩ答卷编号(竞赛组委会填写）：评阅情况(省赛评阅专家填写）:省赛评阅１：省赛评阅2:省赛评阅３：省赛评阅4:省赛评阅５：深圳市人口与医疗需求预测模型摘要本论文针对所提出的“深圳人口与医疗需求预测”的问题，根据所给定的深圳市现有数据及其相关查阅参考资料建立起深圳具体情况的数学模型，预测深圳未来的人口增长和医疗需求。
首先，对深圳市常住人口数据进行分析,用MＡTＬＡB的scaｔｔe ｒ散点图描点可以大致看出深圳市常住人口（R）与时间（T）呈线性增长变化,于是通过多项式曲线拟合构建一阶深圳市常住人口与时间的线性方程模型。
同样从非常住人口数据中初步估计模型，根据实际数据情况,对于非常住人口的变化特征,我们采用了灰色模型(Grey Mｏdｅl,GM)，使用MAＴLAB对灰色模型GM（1，1)编程得到预测值,残差,级比偏差等相关数据结果。
由于初步编程得出的预测模型为其累加后的方程,通过生成序列预测值及模型还原值之间的关系及之前所求的预测值模型易求的非常住人口变化特征模型。
而对于之后的人口结构特征模型及病床床位需求模型均采用多项式二阶及三阶曲线拟合,所得其模型方程。
考虑到问题研究的实用性,我们选取了肺癌与胃癌作为深圳市疾病研究的对象,我们通过查找肺癌与胃癌在深圳市不同年龄段的发病率，这两种病在市级与区级医院的住院天数以及这两种级别的医院的平均年床开放日数，利用已知的病床需求函数,做出了针对深圳市不同级别医疗机构的函数表达式,通过函数表达式我们可以很轻松的看出深圳市不同类型医疗机构的床位需求。
深圳杯数学建模2023a题
深圳杯数学建模2023a题深圳杯数学建模2023a题是一道充满挑战的数学建模题目。
本题旨在通过建立数学模型，解决一个现实世界中的实际问题。
本文将根据题目要求，详细讨论解决方案，并提供详尽的解题步骤和分析过程。
首先，让我们来了解一下题目的背景和问题描述。
本题的背景是一个物流中心的货物运输问题。
题目描述了一个物流中心的运输车辆和货物的分布情况，以及运输车辆的运输能力和运输时间限制。
我们的目标是在给定的条件下，制定一个最优的货物运输方案，以最大化运输效率和降低成本。
解决这个问题的关键在于建立一个数学模型，以便优化货物的运输路线和时间安排。
我们将分步骤进行解题，以确保解题过程的逻辑性和准确性。
第一步，我们需要对问题进行分析和抽象。
题目中给出了物流中心的布局图和货物运输的限制条件。
我们可以将物流中心看作一个有向图，其中节点表示物流中心的不同位置，边表示不同位置之间的运输路径。
我们的目标是找到一条最优的路径，使得所有货物能够按时运输到目标位置。
第二步，我们需要定义数学模型中的变量和约束条件。
首先，我们定义每个节点的坐标，以便计算两个节点之间的距离。
然后，我们定义每条边的运输时间和运输成本，以便在模型中考虑时间和成本的因素。
最后，我们定义每个节点的货物数量和运输车辆的运输能力，以确保在运输过程中不超过限制条件。
第三步，我们需要建立数学模型。
我们可以使用最短路径算法来解决这个问题。
最短路径算法可以帮助我们找到从起始节点到目标节点的最短路径，以最小化运输时间和成本。
我们可以使用Dijkstra算法或者Floyd-Warshall算法来计算最短路径。
第四步，我们需要进行模型求解和优化。
在模型求解过程中，我们需要考虑运输时间和成本的权重，以便找到一个最优的解决方案。
我们可以使用线性规划或者遗传算法等优化方法，来寻找最优解。
最后，我们需要对模型的结果进行评估和验证。
我们可以通过比较模型的结果和实际运输情况，来评估模型的准确性和可行性。
2013年深圳杯数学建模竞赛A题：食品质量安全抽检数据分析
答卷编号：论文题目：A题：食品质量安全抽检数据分析组别：本科生参赛队员信息(必填)：参赛学院：教育实验学院A题：食品质量安全抽检数据分析摘要“民以食为天”，食品安全问题越来越引起社会各界的重视，因此食品的抽检对了解食品安全情况就起到了非常重要的作用，食品的运输、加工、包装、贮存、销售以及餐饮等每一个环节都可能影响食品的质量与安全。
本文主要对深圳市这三年各主要食品领域微生物、重金属、添加剂含量等安全情况的变化趋势；食品产地与食品质量的关系，食品销售地点（即抽检地点）与食品质量的关系，季节因素与食品质量的关系；以及如何改进食品抽检的办法，使之更科学更有效地反映食品质量状况且不过分增加监管成本（食品抽检是需要费用的）等问题进行了分析研究，建立了相应的数学模型，运用了SPSS及MATLAB软件工具对模型进行了求解。
对于问题一，首先将三年的不合格数据进行统计分类，由相关标准将不合格食品按主要食品领域分为十类，将不合格的项目分为微生物、重金属、添加剂、食物固有成分四类。
然后对三年不合格主要食品按照此类别进行筛选，计算出每年各主要食品领域中每类不合格项目在总的不合格项目中所占比例，并根据此比例对年份做出折线图，由此得到食品安全情况的变化趋势。
对于问题二，首先本文运用统计学的方法把三年来食品的产地、抽检地点、季节因素进行了分类并统计。
然后运用归一化原理分别计算出了每年各个食品产地、抽检地点、季节因素占总不合格数的比例。
再对这些比值进行K-均值聚类分析，聚为三类，由此把这三个因素对食品质量的影响分为良好、一般、严重三个等级，以表示食品产地、抽检地点、季节因素与食品质量的关系。
对于问题三，首先将所有食品进行分类，然后运用了统计学的方法统计出了每年在各主要食品领域抽检的总数目以及其中的合格数、不合格数，并计算出各主要食品领域的不合格率，再配合问题一中所统计出的各不合格项目在该食品领域所占的比例，得到了各主要食品领域不合格项目的不合格率，再以此不合格率为基础建立基于实际数据的层次分析法来确定各主要食品领域和不合格项目的权重，最后基于此权重来调整食品的抽检方法。
2023深圳杯数学建模a题
2023深圳杯数学建模a题摘要：1.深圳杯数学建模A 题背景及意义2.题目分析与思路3.解决方法与模型建立4.最终答案与结果分析5.总结与展望正文：一、深圳杯数学建模A 题背景及意义深圳杯数学建模竞赛是面向全国大学生的一项重要赛事，旨在通过数学建模的方法解决实际问题，培养学生的创新意识和团队协作能力。
2023 年的深圳杯数学建模A 题以城市居民饮食习惯分析为主题，关注慢性病的预防和控制，具有很高的实际意义。
二、题目分析与思路A 题要求分析附件a2 中居民的饮食习惯是否合理，并说明存在的主要问题。
题目给出了四种就餐方式：不吃早餐、在家吃早餐、早餐带到单位、单位食堂早餐、在餐馆或街头吃早餐。
通过分析这些就餐方式的分布情况，可以初步判断饮食习惯是否合理。
同时，题目还给出了附件a3 中的居民每天摄入食物的种类和数量要求，可以通过统计附件a2 中食物种类的使用频率来判断饮食习惯是否满足这些要求。
三、解决方法与模型建立为了解决这个问题，可以采用以下几个步骤：1.对附件a2 中的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理等。
2.利用数据预处理得到的数据集，结合附件a3 中的要求，对居民饮食习惯进行描述性统计分析，包括单因素描述性统计分析、多指标交叉对比分析或融合分析等。
3.根据统计分析结果，建立合理的饮食习惯评价体系，并针对存在的主要问题提出改进建议。
四、最终答案与结果分析通过以上步骤，可以得出以下结论：1.当前城市居民的饮食习惯存在一定问题，如部分居民不吃早餐，或在外就餐时摄入的食物种类不足等。
2.针对这些问题，建议居民养成在家吃早餐的习惯，增加食物种类的多样性，以满足营养需求。
3.对于在外就餐的居民，建议选择单位食堂或餐馆，以保证食物种类和营养的均衡。
五、总结与展望2023 深圳杯数学建模A 题的解决过程充分体现了数学建模在解决实际问题中的应用价值。
通过分析城市居民的饮食习惯，我们可以发现存在的问题，并提出合理的建议。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
北京市计划生育政策调整对人口数量及其影响的研究摘要从1983年开始实行计划生育，经过了长期的限制生育后，北京市的人口增长速度得到了一定的限制，但由于城市的发展，外来人口的迁入，旧的生育政策已经不适于当今的北京市。
2013年中央发布了新的计划生育“单独二孩”政策，本文将利用spss，matlab建立人口指数增长模型，logistic阻滞增长模型来预测北京市未来的人口数量趋势。
关键字spss Logistic阻滞增长模型一元非线性回归分析一、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，我国鼓励晚婚晚育，提倡一对夫妻生育一个孩子。
该政策实施30多年来，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。
但另一方面，其负面影响也开始显现。
如小学招生人数（1995年以来）、高校报名人数（2009年以来）逐年下降，劳动人口绝对数量开始步入下降通道，人口抚养比的相变时刻即将到来，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”的效应有过大量的研究和评论。
人口问题有着悠久的研究历史，也有不少经典的理论和模型。
这些理论和模型都依赖生育模式、生育率、死亡率和性别比等多个因素。
这些因素与政策及人的观念、社会文化习俗有着紧密的关系，后者又受社会经济发展水平的影响。
研究中用到的数据的置信水平也与调查统计有关。
请收集一些典型的研究评论报告，根据每十年一次的全国人口普查数据，建立模型，对报告的假设和某些结论发表自己的独立见解，并针对深圳市或其他某个区域，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2.1该问题是要对未来人口进行预测，探讨计划生育政策的改变对北京市社会经济的影响并对关于北京市“单独二孩”政策的典型研究报告作出评价。
2.2根据针对北京市建立模型得出的结果，讨论计划生育新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。
2.3数据查找与整理为了建立模型，需整理筛选1983-2013年的数据，挖掘各种有利信息，剔除不良信息。
本文部分数据来自六次人口普查、《北京统计年鉴2014》三、基本假设及数据分析处理3.1基本假设（1）在未来北京市的核心地位不变（2）社会经济平和发展（3）未来人口的死亡模式不变（不考虑战争、瘟疫及自然灾害等灾难的影响）（4）每一年的人口总数、人口结构以及分布和其他有关各量仅在年末发生变化（5）未来的政策不会发生变化3.2数据分析北京市计划生育从1983年开始实行，下表数据为北京市1983年-2013年的人口数据（图1）绘出人口变化的散点图（图2）从以上两图可以看出，北京市人口是非线性发展，1995年和1999年这两年骤然增长，主要原因是外来人口迁入，从2000年开始，人口符合一定的规律增长，因此，提取2000-2013年的数据（图3）四、模型建立与求解4.1基于spss的指数增长模型spss简介SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。
SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。
4.11利用SPSS中指数增长模型：Y = b0 * (e**(b1 * t)) 对北京市人口进行预测。
数据：历年北京市人口数据预测：北京市的2011年至2050年人口所用方法：SPSS中指数增长模型：Y = b0 * (e**(b1 * t))主要步骤：提取有用数据如下表：（图4）用spss软件进行曲线回归分析拟合，得到如下图（图5）其中t为时间函数，t1=2000（图6）（图7）（图8）得到指数函数的方程Y=1267.869*exp[0.037*(t x -1999)],根据方程可以得出下列北京市人口的预测值，（图9）（图10） 4.12模型检验R=0.991 R 方=0.983显著性水平和相关系数越大越好,所以模型是可用的。
4.2Logistic 人口阻滞增长模型我们知道，地球上的资源是有限的，它只能提供一定数量的生命所需条件。
随着人口数量的增加，自然资源、环境条件等对人口再增长的限制作用将越来越显著。
针对北京市来说，如果在人口较少时，可以把增长率r 看成常数，那么当人口增加到一定数量之后，就应当视r 为一个随着人口的增加而减小的量，即增长率r 表示为人口)(t x 的函数)(x r ，且)(x r 为x 的减函数。
4.21建模与求解记)(t x 为第t 年的人口数量，设人口增长率x x r 为)(的线性函数：sx r x r -=)(。
自然资源与环境条件所能容纳的最大人口数为m x ，即当m x x =时，增长率0)(=m x r ，可得)1()(x xr x r -=，建立Logistic 人口模型：⎪⎩⎪⎨⎧=-=00)()1(xt x x x x r dt dxm ① 式①是一个变量可分离方程，其解为：）（0)1(1)(0t t r m me x xx t x ---+=②4.21参数估计将图3的全部数据，全部保存到纯文本文件.用matlab 软件编程计算：把图表中的第一个数据作为初始条件，利用余下的数据拟合②式中的参数m x 和r ，matlab 程序见如下（图11）结果显示047078840.03225940，127454534403757.==r x m 。
Matlab 拟合图如下（图12）根据上述条件，用spss软件进行Logistic回归分析得出结果如下，（图13）（图14）可以算出可决系数（可决系数是判别曲线拟合效果的一个指标）：983.0)y y ()y ˆy(1R 51i 2i51i 2i i2=---=∑∑==由可决系数来看拟合的效果比较理想。
所以得到中国各年份人口变化趋势的拟合曲线：（图15）)2000(047078840.03225940)16.1363127454534403757.(1127454534403757.)(---+=t et x 4.22根据以上模型，我们可以对2011年（2011=t ），···，2050年（2050=t ）进行预测（单位：万）根据此模型对未来十年甚至四十年的数据进行预测如下表所示：未来十年未来四十年4.23模型检验从表中可以看出，相对误差不是很大，并且R方=0.983，曲线拟合较好，模型可用4.3对于人口出生率、死亡率、增长率的相关分析（图16）用spss软件对历年的出生率、死亡率、增长率拟合得到以下图表（图17）（图18）（图19）从图上可知，三个图表符合二次曲线函数关系式。
所以得到：经过一段低迷之后，出生率和增长率均稳步增长，死亡率逐渐降低，这样可以预测到在开放了单独二孩政策以后适应条件的生育妇女会提高出生率和增长率，并且在社会经济和医疗水平越来越发达的条件下，未来几年死亡率会逐渐降低，达到一个稳定的水平。
五、经典的研究评论报告分析国家卫生计生委副主任王培安表示，中央决定实施“单独二胎”新政全国不设统一时间表，由各省负责，根据当地实际情况，依法组织实施，但各地实施时间不宜间隔过久。
按照现行《中华人民共和国计划生育法》，国家提倡一对夫妻生育一个子女，但各省级人民代表大会或其常务委员会，可以制定地方法律，允许符合一定条件的夫妇，生育第二个子女。
北京生育率为何这么低？专家：“生不起”+女学生多=生育率低北京市计生委称，北京长期保持低生育水平，连续18年总和生育率在1左右。
人口总量虽然保持持续增长，但惯性趋弱。
国家六普数据显示，北京、上海两大城市的总和生育率，是全国最低的。
专家分析：中国人民大学社会与人口学院院长翟振武教授介绍，根据学界的调研，北京生育率近年来已下降至0.8—0.9左右。
主要原因包括大城市生育成本高，生存压力大，很多夫妇不愿多生孩子，甚至选择不生孩子，还有相当一部分育龄女性未婚。
此外，还有一个不容忽视的特殊原因，就是北京的大学非常集中，全市约有100万户人口，是在校大学生，其中包括五六十万女大学生，在计算总和生育率时，她们都被纳入了户籍育龄妇女，也就是扩大了测算基数，客观上拉低了生育率。
但是，多数大学生毕业后，生育行为并不在北京发生。
上海的总和生育率，也有这个因素。
北京妇产医院副院长张为远表示，在目前医院接诊的孕妇中，生“二胎”的实际比例现已占到15—20％左右。
其中既有“双独”夫妇，也有违规超生者。
“二胎”孕妇年龄段集中在35—40岁。
他介绍，医院曾对35岁以下初产妇进行调查，其中超过40％的初产妇均表示有生二胎的意愿。
此外，还会有部分夫妇基于父母的压力选择生二胎。
因此，新政放开后带来的供需矛盾会更加明显。
从以上报告摘要可以看出，“单独二孩”政策有利于改善未来人口的构成，并且降低性别比，其次有利于消除人口素质的逆淘汰，最重要的是提高人口生育总和，提高生育率。
这些变化都有利于保持合理的劳动力规模，延缓人口老龄化速度，促进经济持续健康发展，并促成社会可持续发展。
六、13年北京市人口情况利用2013年度的北京市统计年鉴数据可知6.1基本情况：常住外来人口（半年以上的非京籍人口）近4成据2013年度人口抽样调查数据显示：2013年底全市常住人口为2114.8万人，其中，常住户籍人口为1312.1万人，占常住人口的62%，常住外来人口为802.7万人，占常住人口的38%。
与2012年相比，常住人口增加了45.5万人，增速为2.2%；其中，常住户籍人口增加了16.6万人，增速为1.3%，常住外来人口增加了28.9万人，增速为3.7%。
（图20）6.2区域分布：拓展区人口最多，核心区人口最稠密分功能区看，城市功能拓展区人口最多，达到1032.2万人，占48.8%；其次是城市发展新区，常住人口为671.5万人，占31.7%；首都功能核心区和生态涵养发展区人口相对较少，分别为221.2万人和189.9万人，所占比重分别为10.5%和9%。
分区县看，朝阳区的人口最多，常住人口为384.1万人，其次是海淀区，常住人口为357.6万人；门头沟区的人最少，只有30.3万人。