数学建模 人口医疗预测
深圳人口与医疗需求预测-数学建模论文
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：深圳人口与医疗需求预测（A题）组别：本科生参赛队员信息(必填)：参赛学校：东北农业大学答卷编号（参赛学校填写）：答卷编号（竞赛组委会填写）：评阅情况（学校评阅专家填写）：学校评阅1.学校评阅2.学校评阅3.评阅情况（联赛评阅专家填写）：联赛评阅1.联赛评阅2.联赛评阅深圳人口与医疗需求预测摘要深圳未来的医疗与人口结构、数量和经济发展等因素有关，合理预测能使深圳医疗设施建设正确匹配未来人口健康保障的需求，是保证深圳社会经济可持续发展的重要条件。
对于问题1.1，首先本文将深圳市人口结构分别按户籍所在地，性别，年龄段划分，其次运用灰色预测模型中的GM(1,1)模型对深圳不同结构的人口数进行预测，并运用MATLAB编程求出了2011-2020年深圳户籍人口和非户籍人口，男性和女性，儿童、青中年和老年的数量。
对于问题1.2，首先本文考虑了多种影响医疗床位需求的因素，并运用灰色预测模型中的GM(1,5)模型对深圳全市的医疗床位需求进行预测，最后用MATLAB编程求出了2011-2020年全市的床位需求总数分别为24679、26545、28530、30665、32959、35425、38075、40923、43984、47275张；进而根据深圳各个区的人口比例、土地面积等因素，并结合历年深圳全市的医疗床位需求预测出了2011-2020年深圳各区的医疗床位需求。
对于问题2，首先本文选取了恶性肿瘤和肺炎作为预测对象，基于历年深圳的已知数据，运用布朗（Brown）非线性指数平滑法预测出了2011-2020年深圳市恶性肿瘤和肺炎的发病率，再结合第一问中预测的2011-2020年深圳总人数，得出2011-2020年恶性肿瘤在专科医院的医疗床位需求分别为6649、6844、6754、7581、7925、8287、8669、9072、9496、9945张，肺炎在综合性医院的医疗床位需求分别为1020、1270、1380、1667、1696、1842、1977、2152、2341、2547张。
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。
数学建模在医疗领域的应用有哪些
数学建模在医疗领域的应用有哪些在当今的医疗领域，数学建模正发挥着越来越重要的作用。
它以一种独特的方式将复杂的医疗问题转化为可量化、可分析的数学形式，为医疗决策、疾病预测、资源分配等方面提供了有力的支持。
数学建模在疾病传播预测中的应用十分关键。
通过建立数学模型，我们能够模拟疾病在人群中的传播规律。
例如，对于像流感这样的传染病，模型可以考虑人口密度、人员流动、社交接触频率等因素。
基于这些因素，模型能够预测疾病可能的爆发规模、传播速度以及高峰期的时间。
这有助于卫生部门提前做好防控准备，如调配医疗资源、安排疫苗接种计划等。
在药物研发方面，数学建模也功不可没。
药物在体内的代谢过程是一个复杂的动态系统，涉及药物的吸收、分布、代谢和排泄等多个环节。
通过建立数学模型，可以对这些过程进行定量描述和预测。
比如，利用药代动力学模型，可以预测不同剂量的药物在体内的浓度变化，从而为确定最佳用药剂量和给药方案提供依据。
此外，在药物临床试验中，数学建模可以帮助评估药物的疗效和安全性，减少试验的时间和成本。
医学图像处理也是数学建模大展身手的领域之一。
现代医学成像技术如 CT、MRI 等能够为医生提供丰富的人体内部信息。
然而，如何从这些图像中准确地提取有用的诊断信息并非易事。
数学建模可以应用于图像分割、特征提取和图像重建等方面。
例如，通过建立基于数学算法的图像分割模型，可以将病变组织从正常组织中准确地分离出来，为疾病的诊断和治疗提供重要的依据。
在医疗资源分配优化方面，数学建模同样发挥着重要作用。
医疗资源总是有限的，如何在不同地区、不同医院之间合理分配这些资源，以满足患者的需求，是一个亟待解决的问题。
数学建模可以考虑患者的分布、疾病的发病率、医院的服务能力等因素，建立资源分配模型。
通过求解这个模型，可以确定最优的医疗资源分配方案，提高医疗资源的利用效率，减少资源浪费。
数学建模在医疗诊断中的应用也不可小觑。
对于一些复杂的疾病，其诊断往往依赖于多个指标和症状。
数学模型课程设计1
深圳人口与医疗需求预测摘要问题一,深圳的人口结构问题主要表现在户籍结构、年龄结构、性别结构、产业结构几个方面，未来医疗需求与人口结构、数量和经济发展等因素有关。
本文通过数据统计的方法，画出条形图，并拟合成函数，根据函数图象分析深圳人口数量和结构的变化趋势，建立增长函数模型，预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势。
以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求。
问题二,根据深圳市人口的年龄结构和患病情况及所收集的数据，采用 SPSS 软件对数据绘制出的图形进行初步分析，得到该年龄段人口数量，该年龄段对应的疾病的发病率，以此计算对床位的需求。
选择预测子宫平滑肌瘤、小儿肺炎在不同类型的医疗机构就医的床位需求。
本模型具有一定可扩展性，不仅对题中所给深圳市人口与医疗床位需求的讨论，亦可对其它省市人口与医疗需求的情况进行讨论。
同时也可以参考深圳近年来就医人次，医疗手术等变化，来看待人口结构变化对其是否有显著的影响。
关键词：数据统计拟合函数增长函数模型预测目录一.问题重述 (3)二.问题分析 (4)三.模型假设 (5)四.符号说明 (5)五.模型的建立与求解 (6)5.1问题一 (6)5.2问题二 (11)六.模型的检验与结果分析 (12)七.模型的评价 (13)八.参考文献 (13)附录 (14)一.问题重述深圳是我国经济发展最快的城市之一，30多年来，卫生事业取得了长足发展，形成了市、区及社区医疗服务系统，较好地解决了现有人口的就医问题。
从结构来看，深圳人口的显著特点是流动人口远远超过户籍人口，且年轻人口占绝对优势。
深圳流动人口主要是从事第二、三产业的企业一线工人和商业服务业人员。
年轻人身体强壮，发病较少，因此深圳目前人均医疗设施虽然低于全国类似城市平均水平，但仍能满足现有人口的就医需求。
然而，随着时间推移和政策的调整，深圳老年人口比例会逐渐增加，产业结构的变化也会影响外来务工人员的数量。
这些都可能导致深圳市未来的医疗需求与现在有较大的差异。
数学建模 人口医疗预测
深圳人口与医疗需求预测摘要医疗需求与人口数量发展紧密相关。
本文通过对深圳市历年人口数据分析，运用曲线拟合法建立模型，从而根据得到的人口数量预测，分析未来十年医疗床位需求。
问题一：根据深圳人口近十年的变化趋势，可以看出人口的增长与户籍人口以及非户籍人口的增长有关。
对于人口预测，我们运用了曲线拟合法，对历年的人口数据（户籍人口与非户籍人口）用Excel、Matlab软件进行拟合，选择了最能描述数据规律的曲线作为预测模型。
通过预测，得到了深圳人口呈增长趋势。
到达2020年，总人口数将达到1657.807万人，其中非户籍人口增长对总人口增长有重要的影响。
通过对历年户籍户数与户籍人口数分析，平均每户人数到2010年为3.5人/户，可知人口家庭规模的减小。
对于年龄结构，我们分析了3年的人口数据，画出散点图，并计算得到了青少年比例与老龄人比例，根据其变化规律，发现老龄人口比例呈上升趋势，增长率大于青少年比例，可知老龄化程度在未来十年会日益严重。
对于医疗床位的预测，我们考虑到其需求主要与人口数量密切相关，建立了人口-床位需求模型。
通过对全市人口历年住院人数的分析，拟合出其未来十年变化，预测出每年的人均住院率，同时分析了人均住院天数以及病床使用率等因素。
代入模型即可求出全市及各区的床位需求量。
预测到2020年时，全市床位需求达到4.7522万张。
结果说明了深圳市医疗机构的床位需求是成上升趋势的。
问题二：不同疾病在不同医疗机构及不同地区的患者数是不一样的，因此不同的医疗机构的床位保障要求也有所不用。
对于小儿肺炎，我们不考虑人体机能的进步，即认为不同病情在人群中的发病率一直保持不变，并认为患病人数与床位需求量成正比。
通过matlab计算马尔科夫链移交矩阵、小儿肺炎住院人数占青少年人口比例及青少年人数确定患病人数，并结和历年深圳的床位情况，建立了合适的医疗需求模型，并对不同医疗机构为后十年的床位需求做出了预测。
通过2010年，2011年深圳市小儿肺炎的数据分析并预测，可得到2020年三级综合医院小儿肺炎患者的床位需求量为180张，妇幼保健院床位需求为149张，儿童医院的床位需求为251张，其他医疗机构为227张。
数学建模与优化算法在医疗诊断与预测中的应用
数学建模与优化算法在医疗诊断与预测中的应用随着医学技术的不断发展，数学建模与优化算法在医疗领域的应用越来越广泛。
通过数学建模，我们可以更好地理解医学问题的本质，并通过优化算法找到最佳的解决方案。
本文将重点介绍数学建模与优化算法在医疗诊断与预测中的应用。
首先，数学建模与优化算法可以帮助医生提高疾病的诊断准确性。
在医疗诊断中，医生需要根据患者的症状、体征和检查结果来做出准确的诊断。
然而，由于疾病症状的复杂性和多样性，医生常常会面临诊断错误的情况。
通过数学建模，我们可以将症状、体征和检查结果等相关信息转化为数学模型，然后通过优化算法来找到最优的诊断结果。
例如，可以使用统计学方法建立疾病预测模型，然后通过机器学习算法进行训练和优化，从而通过患者的症状和体征来预测其可能的疾病。
这样一来，医生可以通过数学模型和优化算法的辅助，提高诊断准确性，减少误诊率。
其次，数学建模与优化算法还可以用于医学图像分析和识别。
在医学领域中，医学影像图像的分析和识别对于疾病诊断和治疗起着重要的作用。
然而，由于医学图像的复杂性和多样性，医生在分析和识别时往往面临一定的挑战。
通过数学建模，我们可以将医学图像转化为数学模型，并通过优化算法对其进行分析和识别。
例如，可以使用计算机视觉和图像处理技术构建医学图像分析模型，然后通过优化算法对医学图像进行特征提取和分类，从而实现医学图像的自动分析和识别。
这样一来，医生可以通过数学模型和优化算法的辅助，提高医学图像分析和识别的准确性和效率。
另外，数学建模与优化算法还可以帮助医生预测疾病的发展和转化。
在医疗领域中，预测疾病的发展和转化对于疾病管理和治疗起着重要的作用。
通过数学建模，我们可以将患者的病历数据、生理指标等信息转化为数学模型，并通过优化算法对其进行分析和预测。
例如，可以使用时间序列分析和机器学习算法建立疾病发展预测模型，然后通过优化算法进行模型训练和优化，从而预测患者疾病的发展趋势和转化概率。
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：单位：（万人）其中加权系数为：,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年为分组长度方式预测短期和长期人口增长，然后对人口模型进行了改进，构建了反映生育率和死亡率变化率负指数函数，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。
人口模型预测——数学建模作业
上传是为了分析数学的乐趣，请粘贴复制的时候也多思考哈。
为了更多的学子们。
2014年数学建模论文第二套题目：人口增长模型的确定专业、姓名：土木135提交日期：2015/7/2晚上题目：人口增长模型的确定摘要对美国人口数据的变化进行拟合，并进行未来人口预测，在第一个模型中，考虑到人口连续变化的规律，用微分方程的方法解出其数量随时间变化的方程，用matlab里的cftool工具箱求出参数，即人口净增长率r=0.02222,对该模型与实际数据进行对比，并计算了从1980年后每隔10年的人口数据，与实际对比，有很大出入。
因此又改进出更为符合实际的阻滞增长模型，应用微分方程里的分离变量法和积分法解出其数量随时间变化的方程，求出参数人口增长率r=0.02858和人口所能容纳最大值m x=258.9,与实际数据对比，拟合得很好，并预测出1980年后每隔10年的人口数据，与实际对比，比较符合。
为了便于比较两个模型与实际数据的描述情况作对比，又做出了两个模型与实际数据的对比图，以及两个模型的误差图。
关键词：人口预测微分方程马尔萨斯人口增长模型阻滞增长模型一、问题重述1790-1980年间美国每隔10年的人口记录如下表所示。
表1 人口记录表试用以上数据建立马尔萨斯(Malthus)人口指数增长模型，并对接下来的每隔十年预测五次人口数量，并查阅实际数据进行比对分析。
如果数据不相符，再对以上模型进行改进，寻找更为合适的模型进行预测。
二、问题分析由于题目已经说明首先用马尔萨斯人口增长模型来刻划，列出人口增长指数增长方程并求解，并进行未来50年内人口数据预测，但发现与实际数据有较大出入。
考虑到实际的人口增长率是受实际情况制约的，因此，使人口增长率为一变化的线性递减函数，列出人口增长微分方程，求出其方程解，并预测未来五十年内人口实际数据。
三、问题假设1.假设所给的数据真实可靠;2.各个年龄段的性别比例大致保持不变;3.人口变化不受外界大的因素的影响；4.马尔萨斯人口模型（1）单位时间的人口增长率r 为常数； （2）将()x t 视为t 的连续可微函数。
- 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)。
深圳人口与医疗需求预测摘要医疗需求与人口数量发展紧密相关。
本文通过对深圳市历年人口数据分析，运用曲线拟合法建立模型，从而根据得到的人口数量预测，分析未来十年医疗床位需求。
问题一：根据深圳人口近十年的变化趋势，可以看出人口的增长与户籍人口以及非户籍人口的增长有关。
对于人口预测，我们运用了曲线拟合法，对历年的人口数据（户籍人口与非户籍人口）用Excel、Matlab软件进行拟合，选择了最能描述数据规律的曲线作为预测模型。
通过预测，得到了深圳人口呈增长趋势。
到达2020年，总人口数将达到1657.807万人，其中非户籍人口增长对总人口增长有重要的影响。
通过对历年户籍户数与户籍人口数分析，平均每户人数到2010年为3.5人/户，可知人口家庭规模的减小。
对于年龄结构，我们分析了3年的人口数据，画出散点图，并计算得到了青少年比例与老龄人比例，根据其变化规律，发现老龄人口比例呈上升趋势，增长率大于青少年比例，可知老龄化程度在未来十年会日益严重。
对于医疗床位的预测，我们考虑到其需求主要与人口数量密切相关，建立了人口-床位需求模型。
通过对全市人口历年住院人数的分析，拟合出其未来十年变化，预测出每年的人均住院率，同时分析了人均住院天数以及病床使用率等因素。
代入模型即可求出全市及各区的床位需求量。
预测到2020年时，全市床位需求达到4.7522万张。
结果说明了深圳市医疗机构的床位需求是成上升趋势的。
问题二：不同疾病在不同医疗机构及不同地区的患者数是不一样的，因此不同的医疗机构的床位保障要求也有所不用。
对于小儿肺炎，我们不考虑人体机能的进步，即认为不同病情在人群中的发病率一直保持不变，并认为患病人数与床位需求量成正比。
通过matlab计算马尔科夫链移交矩阵、小儿肺炎住院人数占青少年人口比例及青少年人数确定患病人数，并结和历年深圳的床位情况，建立了合适的医疗需求模型，并对不同医疗机构为后十年的床位需求做出了预测。
通过2010年，2011年深圳市小儿肺炎的数据分析并预测，可得到2020年三级综合医院小儿肺炎患者的床位需求量为180张，妇幼保健院床位需求为149张，儿童医院的床位需求为251张，其他医疗机构为227张。
通过结果的分析及运用DPS软件检验，进一步验证了我们所建模型的合理性，说明我们所建的模型在一定程度上与实际是相符合的。
本文通过对人口以及医疗床位的分析，预测到未来十年深圳市人口数量将持续增长，并导致医疗床位需求也增大。
鉴于分析其影响因素，我们建议深圳市适当调节户籍制度，从而宏观控制人口急剧增长；加大医疗的投入，使全市的医疗设备能更好的满足市民的需求。
关键词：深圳市、曲线拟合、人口预测、马尔科夫链、医疗床位预测目录摘要 (1)一、问题重述 (3)二.模型假设 (5)三.符号说明 (4)四、模型建立与求解 (5)问题一 (5)4.1问题分析 (5)4.2 模型一的建立 (6)4.3模型一的求解 (9)4.4 模型一的检验 (10)4.5模型二的建立 (10)4.6 模型二的求解 (13)4.7 模型二的检验 (16)问题二 (16)4.8问题分析 (16)4.9 模型三的建立 (16)4.10 模型三的求解 (17)4.11 模型三的检验 (19)五、优缺点评价 (20)六、模型推广 (20)七.参考文献 (20)附录 (21)一、问题重述深圳是我国经济发展最快的城市之一，30多年来，卫生事业取得了长足发展，形成了市、区及社区医疗服务系统，较好地解决了现有人口的就医问题。
从结构来看，深圳人口的显著特点是流动人口远远超过户籍人口，且年轻人口占绝对优势。
深圳流动人口主要是从事第二、三产业的企业一线工人和商业服务业人员。
年轻人身体强壮，发病较少，因此深圳目前人均医疗设施虽然低于全国类似城市平均水平，但仍能满足现有人口的就医需求。
然而，随着时间推移和政策的调整，深圳老年人口比例会逐渐增加，产业结构的变化也会影响外来务工人员的数量。
这些都可能导致深圳市未来的医疗需求与现在有较大的差异。
未来的医疗需求与人口结构、数量和经济发展等因素相关，合理预测能使医疗设施建设正确匹配未来人口健康保障需求，是保证深圳社会经济可持续发展的重要条件。
然而，现有人口社会发展模型在面对深圳情况时，却难以满足人口和医疗预测的要求。
为了解决此问题，请根据深圳人口发展变化态势以及全社会医疗卫生资源投入情况（医疗设施、医护人员结构等方面）收集数据、建立针对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，解决下面几个问题：1.分析深圳近十年常住人口、非常住人口变化特征，预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求；2. 根据深圳市人口的年龄结构和患病情况及所收集的数据，选择预测几种病（如：肺癌及其他恶性肿瘤、心肌梗塞、脑血管病、高血压、糖尿病、小儿肺炎、分娩等）在不同类型的医疗机构就医的床位需求。
二.模型假设1)在预测期间不会发生对人口有巨大影响的特殊事件(如大规模战争、严重的瘟疫、大范围自然灾害等)；2)在短期预测时间内，政策保持稳定，不发生大的变化；3)流动人口不携老年人务工；4)假设在短期预测时间中，各区发展稳定，占总人口数比例基本保持不变。
5)假设发病率不会有大的变化。
三.符号说明错误！未找到引用源。
：第i年全市人口总数；错误！未找到引用源。
错误！未找到引用源。
：第i年户籍人口数量；错误！未找到引用源。
：第i年非户籍人口数量；错误！未找到引用源。
：第i年j区的人口数量；错误！未找到引用源。
:第i年j区的床位需求；错误！未找到引用源。
：全市床位需求；错误！未找到引用源。
：第i年居民年住院率；错误！未找到引用源。
：第i年居民平均住院天数；错误！未找到引用源。
：第i年每床平均工作日；错误！未找到引用源。
：第i年全市病床使用率；：第i年全市居民的住院人数；:第t年各医疗机构的床位需求量；：第t年小儿肺炎住院人数；：小儿肺炎患者平均住院天数；：第t年青少年的人口数；四、模型建立与求解问题一4.1问题分析深圳是个“移民”城市，到2010年，总人口中无户籍人口超过了总量的2/3，且非户籍人口的流动性非常大。
通过对附表数据的分析，我们得出了图4.1：图4.1 1979-2010深圳人口数量通过此图中数据分析，可以看到深圳总人口呈现一个上升趋势。
人口的增加受到户籍人口与非户籍人口增加的影响。
对于近十年的户籍人口变化趋势，可以看出是呈一个大致稳定的趋势发展。
通过对户籍人口户数的分析，得到了每户人口的变化：图4.2 1979-2010每户人口平均数由图可知，从1979-2010年，深圳户籍人口的家庭结构从原来的3-5口之家居多，演变到以3口之家居多的模式。
对非户籍人口的变化趋势，可知近十年来是呈现一个稳定增加的状态。
通过对深圳户籍人口及非户籍人口的增长，预测未来十年总人口。
4.2 模型一的建立设错误！未找到引用源。
表示第i年总人口的数量，则其中，错误！未找到引用源。
错误！未找到引用源。
表示第i年户籍人口数量，错误！未找到引用源。
表示第i年非户籍人口数量。
1.户籍人口的拟合曲线：通过户籍人口的散点图分析，可知其发展趋势符合二次曲线的变化。
即用matlab拟合得出曲线：图4.3 1979-2010户籍人口数与拟合曲线曲线方程：2.非户籍人口错误！未找到引用源。
的拟合曲线图4.4 1979-2010非户籍人口数与拟合曲线曲线方程：3.对于年龄结构的分析，通过已给的3年的数据，我们将年龄结构划分为三组：青少年（0-14岁），中青年（15-64岁），老龄人（65-100+）。
其中，分析了老龄人与青少年的比例：表4.1 年龄比例年份老龄人口比例（%）青少年人口比例（%）2000 0.01226 0.084942005 0.01588 0.090912010 0.01775 0.09880图4.5青年人口比例与老龄人口比例图简化模型，我们考虑短期内呈此趋势发展，可得各年龄状态的比例函数：老龄人比例函数：错误！未找到引用源。
青少年比例函数：错误！未找到引用源。
图4.6 各年龄结构图由2000，2010年的分年龄人口的数据可得，老龄人口增长率：1.1394青少年人口增长率：0.7189综上可知，在未来十年中：1.深圳人口家庭结构规模逐渐减小。
随着家庭户数的增加，平均每个家庭的人口数3.5人。
2.流动人口增长显著，影响深圳常住人口的大量增加。
3.老龄化程度逐渐加重。
深圳属于活力型城市，青年人数占了大比例。
但是老龄人口的增长率（2000-2010年）为1.1394，且有增加的趋势。
4.3模型一的求解由趋势预测法，将预测年代入拟合曲线方程，可以得到非户籍人口与户籍人口的预测值：表4.2 人口预测表(万人)年份非户籍人口预测值户籍人口预测值总人口2011 879.7104 258.56691138.2772012 919.515 272.3755 1191.8912013 959.9309 286.5996 1246.5312014 1000 301.2394 1301.2392015 1040 316.2949 1356.2952016 1080 331.7660 1411.7662017 1130 347.6527 1477.6532018 1170 363.9551 1533.9552019 1220 380.6732 1600.6732020 1260 397.8069 1657.8074.4 模型一的检验为了验证模型的准确性，我们通过对部分历年人口数据（2007年以前的非户籍与户籍人口数），用matlab进行曲线拟合，找出了最符合的曲线方程，如下：运用此模型预测2008-2010年的人口数据，将其与实际值进行比较，即可检验模型的准确性。
表4.3 人口实际值与预测值对比年份实际值（万人）预测值（万人）相对误差（%）非户籍户籍总人口非户籍户籍总人口2008 726.21228.07954.28733.7693 216.0102 949.77950.0047 2009 753.56241.45995.01752.7549 229.0328 981.78770.0133 2010 786.17251.03 1037.2770.2475 242.5672 1012.8150.0235通过计算2008-2010年总人口实际值与预测值，可得到其误差都控制在5%以内，说明实际人数与此模型的预测值偏差不大，即模型符合实际。
4.5模型二的建立全市的床位需求与人口的增长呈正相关。
根据人口的总量，对每年住院率的预测，建立以下床位需求模型：错误！未找到引用源。
其中，错误！未找到引用源。
为全市床位需求，错误！未找到引用源。