数学建模人口预测模型教学内容
数学建模人口模型人口预测教学内容
数学建模⼈⼝模型⼈⼝预测教学内容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 ?+=?-。
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 之 人口模型
数学建模———关于人口增长的模型摘要：本文讨论了人口的增长问题，并预测出了2010、2020年的美国人口。
首先，我们给出了两种预测方法：第一，在假定人口增长率不变的情况下，建立指数增长模型；第二，假定人口增长率呈线性下降的情况下，建立阻滞增长模型。
对两种模型的求解，我们引入了微分方程。
其次，为了选择一种较好的预测方法，我们分别对两种模型进行了检验和讨论。
先列图表对预测值与真实值进行比较，然后定性的对模型进行讨论，最后一个阶段选择绝对误差、均方差和相关系数对两个模型的优劣进行定量的评价，选出最好的预测方法。
一、 问题的提出：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，做出较为准确的预报，是有效控制人口增长前提，现根据下表给出的近两百模型一（指数增长模型）1、模型的提出背景：我们对所给的数据进行了认真仔细的分析之后，对其进行处理：将年份进行编号（i X ），人口数量计为（i Y ），以i X 为横坐标，以i Y 为纵坐标，建立直角坐标系。
然后将表格中所给的数据绘在直角坐标系中附表A ，我们发现这些点大体呈指数增长趋势固提出此模型。
附图A2、基本假设：人口的增长率是常数增长率——单位时间内人口增长率与当时人口之比。
故假设等价于：单位时间人口增长量与当时人口成正比。
设人口增长率为常数r 。
时刻t 的人口为X(t),并设X(t)可微，X(0)=X O由假设，对任意△t>0 ，有)()()(t rx tt x t t x =∆-∆+即：单位时间人口增长量=r ×当时人口数当△t 趋向于0时，上式两边取极限，即：o t →∆lim)()()(t rx tt x t t x =∆-∆+ 引入微分方程：)1( )0()(0⎪⎩⎪⎨⎧==x x t rx dtdx3、模型求解： 从（1）得rdt xdx= 两边求不定积分：c rt x +=ln∵t=0时0x x =，∴C x =0lnrt e x rt x x 00ln ln ln =+=∴rte x t x 0)(= (2) 当r>0时.表明人口按指数变化规律增长.备注； r 的确定方法：要用（4.2）式来预测人口,必须对其中的参数r 进行估计: 十年的增长率307.0ln 9.33.5==r,359.1307.0=e,则(2)式现为: t t x )359.1(9.3)(⨯=4、结论：由上函数可预测得:2010的人口为x(22):x(22)=3325.772020的人口为x(23):x(23)=4519.735、检验：根据所建立的指数模型预测1790以后近两百年的美国人口数量,在此6、模型讨论：由表可见，当人口数较少时，模型的预测结果与实际情况相差不大（不超过5%）。
高中数学建模活动实例教案
高中数学建模活动实例教案
主题：探索人口增长模型
目标：通过学习和实践建立人口增长模型，了解人口增长的规律和影响因素。
教学内容：
1. 人口增长的基本模型：Malthus模型、Logistic模型等；
2. 人口增长的影响因素：出生率、死亡率、移民等；
3. 使用数学方法分析人口增长问题。
教学活动：
1. 导入：通过介绍人口增长问题引起学生兴趣，引导学生讨论人口增长可能的规律和影响因素；
2. 学习建模方法：教师讲解人口增长的基本模型和影响因素，引导学生理解建模方法；
3. 分组实践：学生分组，根据给定的数据，通过计算和分析建立人口增长模型，并预测未来的人口变化；
4. 展示成果：学生展示他们的建模结果，并对模型的优缺点进行讨论；
5. 总结与讨论：教师总结本节课的内容，引导学生回顾人口增长模型的建立过程，并讨论不同因素对人口增长的影响。
作业：要求学生继续完善人口增长模型，并结合实际情况进行思考，撰写一篇关于人口增长的数学建模报告。
评估：根据学生的建模过程、建模结果和展示表现进行评定，重视学生的合作能力、创新思维和数学建模能力。
延伸活动：邀请专业人士或相关机构进行讲座，深入探讨人口增长模型和其在社会发展中的作用。
教学资源：教师PPT、实验数据、计算工具等。
备注：该活动旨在培养学生的数学建模能力，提高他们的分析问题和解决问题的能力，同时引导学生关注人口增长问题及其对社会和环境的影响。
(完整word版)数学建模-人口预测实验报告
数学与计算科学学院实验报告实验项目名称人口预报所属课程名称数学模型实验类型综合型实验日期班级信计1001班学号201053100127姓名徐超成绩129207 129735 130137）得人口预测方程：0.022552ˆ()176060.7575988.75t Xt e -=- 将各个年份分别代入上面的方程即得各个年份的人口数据预测值，然后将其分别与实际值比较，并计算出其误差.实际值与预测值的比较图[1］该模型对于中短期的人口预测，所得结果较为准确,大部分预测数据与实际数据的误差率都在2%以内，较好地估计出了最近几十年的人口数量。
根据我们的模型所预测出的结果，到本世纪中叶我国的人口数量将超过15亿，但是根据国内的本课题专家研究，随着我国经济社会发展和计划生育工作加强，可以预测我国的总人口将于2010年、2020年分别达到13.6亿人和14。
5亿人,2033年前后达到峰值15亿人左右，即我国人口的上限不会超过15亿人。
这一结论与我们的模型所得到的数据有所出入。
于是我们将模型进行改进,选择在长期预测方面比较精准的模型(2)Logistic 人口模型来求解. B 、模型（2）这个问题是典型的伯努利方程初值问题，其解为：()-(-)01(-1)0w mw t t t w m ew μ=+分析上式可知：(1）当t →∞时，()m w t w →,即无论人口初值如何随着时间推移而变化，人口总数总是趋向于一个确定的值m w ；（2)222(1)md w wdt w μ=-，所以当人口达到极限值的一半2m w 时，属于加速增长，超过一半属于减速增长，但是增长率仍为正的，并且其增长率随时间的增加而减少。
根据1981年~2005年的全国人口统计数据，利用计算机Matlab 编程得，0.0422μ=，150000Wm =从而得到全国总人口数的Logistic 模型方程为：0.0422(1981)150000()1500001(1)100072t w t e --=+-利用该模型对1981年～2005年的人口数据进行检验并对2006年～2050年的人口数据进行预测。
示范：人口预测的数学模型
人口预测的数学模型摘要本题要求根据给出的01到05年的人口情况的数据，对我国的人口增长建立数学模型并做出预测。
我们建立递归模型，从2005年开始预测。
按照性别和市，镇，乡的区别把人口分为6类。
按照年龄进行分段，每一个年龄作为一段。
用2005年的每个年龄的人数预测06年统一年龄的人数。
把06年各年龄的预测值相加，即可得到2006年的总人数的预测值。
然后依次递归，得出其他年份的人口数据。
影响人口增长的主要因素有：出生率、死亡率、政府政策、老龄化、和乡村城镇化的影响。
我们在递归模型主题框架的基础上，逐步深入建立了四个模型：模型一，只考虑出生率和死亡率对人口增长的影响，从2001年到2005年的数据中，求出平均出生率和平均死亡率，并假定2005年以后的平均出生率和平均死亡率不变。
为了减少累计误差，用05年数据逐步迭代得到人口随时间的变化曲线。
然后，用01年的数据运用模型一迭代出01～05年人数，与修正后的数据进行比较，求得我们的模型的估计值与实际值相近，进而推出模型基本的合理性。
模型二，在模型一的基础上加上政策因素的影响，引进人口政策影响因子R，通过对结果进行分析，发现政府政策对人口的变化情况会产生较大的影响。
体现为了控制人口数量，国家可以进行较好的宏观调控。
模型三，在模型二的基础上加上老龄化对人口增长的影响，引进阻滞因子，建立人口随时间的变化曲线。
模型四，在模型三的基础上加上乡村人口城镇化的影响，通过对结果进行分析我们发现模型四与前几个模型的主要区别是在城镇人口的数量，及城镇人口在全国人口总人口的比率上，更符合实际情况。
在每个模型的基础上，进一步分别对人口总数，性别比例，老龄化程度，生育期内妇女总数，有劳动力的人数等做出了预测。
此外根据《国家人口发展战略研究报告》计划的目标，在模型四的基础上，通过对R值进行调整，得到当R＝1.36基本能够满足国家的战略计划。
并对国家的政策给出合理化建议。
运用matlab编程求解，求得四个模型人口峰值及达到峰值时间如下表；模型一模型二模型三模型四2025 2040 2038 203513.67亿14.81亿14.65亿14.56亿在模型的最后，对模型的优缺点及不足之处进行了分析。
数学建模之人口预测
四、符号说明
1.模型一 t 表示某一时刻； P(t) 表示时刻 t 我国的人口数，P0 = P(0)； r 表示人口增长率为常数。 2.模型二 t 表示某一时刻； P(t) 表示时刻 t 我国的人口数； Pm(t)表示自然资源和环境条件能容纳的最大人口数量； r 为固有增长率，表示人口很少是（理论上是 x=0）的增长率。 3.模型三 1）F(r,t)：人口分布函数； 2)f(t):婴儿出生率； 3) (t):总和生育率； 4)h(r,t):生育模式。
查权威数据可知，我国最大的人口容量是 15--16 亿，上表中的数据大于 16 亿，并有继续上升的趋势，因此，此模型误差较大，究其原因，主要在于没有资 源、环境的限制。
5.2 阻滞增长模型 5.2.1 模型建立 人口增长到一定数量后增长率下降的主要原因中，自然资源、环境条件等因 素对人口的增长起着阻滞作用，并且随着人口的增加，阻滞作用越来越大。阻滞 增长模型就是考虑了这些因素，对指数增长的基本假设进行修改后得到的。 阻滞增长作用主要是体现在对人口增长率 r 的影响上，使得随着 r 的增长人 口数量 P(t)的增长而下降。 则可以把 r 表示为 P 的函数 r(P)，且它应是减函数。 于是方程应该改写为 dP (1) rP ，P(0)=P0 dt 假设 r(P)是一个关于 P 的线性函数，即 r(P)=r-Ps(r>=0,s>0) (2) 其中这里的 r 为固有增长率，表示人口很少是（理论上是 x=0）的增长率。引入 自然资源和环境条件能容纳的最大人口数量 Pm(t)当 P(t)= Pm(t)时，人口不再增
3
令△t
0，得到 P(t)满足微分方程 dP (2) rP dt 由这个方程可以解出 rt P(t)=P0e (3) r>0 时，表示人口将按指数规律随时间无限增长。 [3] 利用线性最小二乘法 ，将(3)式取对数，得到 y=rt+a，y=ln P ，a=ln P0 (4) [4] 运用Matlab编程 （程序见附录1）,以1999-2006年至的数据对(4)进行数据 拟合，得到相关的参数 a=lnP0=7.1385; r=0.0063，得到 P0=exp(a)=1259.5 （百万） 。 因此可以得到指数增长模型的方程为： P(t)=1259.5 *exp(0.0063*t) (5) 同理可得：若以全部数据拟合对(4)进行数据拟合，得到指数增长模型的方 程为： P(t)= 1262.6*exp(0.0055*t) (6)
数学建模 人口数量预测ppt
模型建立： 假设时刻t=0是人口数为 x0 ，时刻t的人口为 是t的连续、可微函数。 x(t ) x(t ) t到 t& t ) x(t ) rx(t ) t
由此得到微分方程
dx rx （*） dt x(0) x0
人口增长到一定数量后，资源， 环境等因素将对人口的增长加以 限制 ，并且，人口数量越大，资 源，环境问题越明显，人口增长 率值将会减小，即r(x)是x的减函 数，当人口数量达到人口最大容 量 时，人口不在增长，即人口 增长率r（x）=0
忽略因素： 1-近似认为x(t)是t的一个连续可微函数 2-忽略战争、瘟疫、地震等灾害造成人口数 骤变 3-医疗水平稳定，对人口数量影响较小 4-计划生育政策在短期内不会发生重大改变
模型分析： 搜集我国历史上每年的人口数量，统计分 析，认识和了解人口数量的变化规律，从 而建立初步的数学模型，应用数学软件等 对数据进行拟合，求解出已建立模型中的 未知参数，从而监理处完善的，可供利用 的数学模型，最后，利用模型求解出所需 要的数据。
人口数量预测
组长：李 组员：宋 李 李 * * * * 石** 孙 ** 马**
题目：根据中国历史上每年人 口数量，分析其变化规律，预 测2020年以前每年的人口数量。
符号说明
r——人口增长率 t——时间 ——1978年人口数量 x(t)——时刻t的人口数 r(x)——增长率的函数 ——人口最大容量 S ——人口增长率函数系数
设r（x）= r-sx （r,s > 0） 由上述分析得0= r -s x 从而 r ( x) r (1 ）
xm
解得 （**）
r s xm
将（**）代入（*）可得
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的女性比, 则第t 年的出生人数为
i2
f(t) bi(t)ki(t)xi(t)
(2)
•
记
d00 (t)
ii1
为第t 年婴儿死亡率,即第t 年出生但未活到
人口统计时刻的婴儿比例 (婴儿死亡率通常较高, 在人
口统计和建模中一般都不能忽略),
• 于是
d00(t)
f
(t)x0(t) f(t)
x 0 (t) ( 1 d 0(t0 )f) (t) (3 )
x ( t 1 ) A ( t ) x ( t ) ( t ) B ( t ) x ( t ) ( 1 )4
• 这个向量形式的一阶差分方程就是人口发展方程.当初 始人口分布x(0)已知, 又由统计资料确定了A(t), B(t),并 且给定了总和生育率 (t) 以后,用这个方程不难预测人 口的发展方程.
• 如果用连续性模型来描述它, 就要用偏微分方程来 描述. 但在实际应用中连续模型很不方便, 需要建立 相应的离散模型. 因为作为已知的输入数据是离散的, 要得到的输出数据也是离散的, 再者对连续模型求解也 是非常困难的.因此我们选择建立一个离散性模型来描 述, 用差分方程来实现它.
•
• 人口发展方程 时间以年为单位,年龄按周岁计算,设最
di(t)xi(t)bi x(t ) ix(it1)(t1)
xi 1(t 1 )(1 d i(t)x )i(t),
i0 ,1 ,2 , m 1 ,t0 ,1 ,2 (1 )
•
• 记 bi (t ) 为第t 年 i岁女性生育率,即每位女性平均生
• 生育率, [i1 , i2 ] 为育龄区间, k i (t ) 为第t 年 i 岁人口
• 1)人口总数N(t)
m
•
N(t)xi(t)
•
i0
• 2)平均年龄R(t)
R(t)N 1 (t)i m 0iix(t)
(1)6
(1)7
• 我国人口总数的预测 用模型(14)根据1978年的统计 资料对我国人口总数作的预测如下:
•
死亡率用下列公式外推:
i(t) i(1i( 9 1 )1 [7 9 ( )t 1 8 79 ) 8 1 3 7 5 ] 0 ii8 5 5 ,i 0 50(1)8
人口预测与控制
•
人口问题是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, 甚至变负, 造成劳动力短缺, 也是不容忽视的问题.
对于我国来说, 尤其为甚.
建立数学模型对人口发展过程进行描述,分析和预 测, 并进而研究控制人口增长和老化的生育策略, 已引 起有关专家, 官员和社会各方面的极大关注和兴趣,是数 学在社会发展中的重要应用领域.
(1)0
• 引入向量,矩阵记号
ii1
x(t)[x1(t),x2(t),,xm(t)]T
(11)
0
0 0 0 0
1d1(t) 0
A(t)
1d2(t)
(12)
0
0 1dm1(t) 0
0 B(t)0
0
bi1(t)
bi2(t)
0
0 0
(1)3
0
0mm
• 那么(10)式和(1)式(i=1,2,…m-1)可以记作
对于i=0将(2),(3)代入(1)得:
i2
x 1 (t 1 ) ( 1 d 0(t 0 )1 ) d (0 (t))b i(t)k i(t)x i(t) i i1 将 bi(t)分解为
(4 )
bi(t)(t)hi(t) (5)
其中 hi(t)是生育模式, 用于调整育龄妇女在不同年龄
时生育率的高低, 满足
•
生育模式取 分布的离散值:
h(r) 716(r81)84er 218,
r18 (1)9
0,
•
在控制理论中, X(t)成为状态变量, 可将 (t)作为控
制变量.
•
在稳定的社会环境下可认为死亡率,生育模式和女
性比不随时间变化. 于是A(t), B(t)为常数矩阵,(14)化为
x ( t 1 ) A ( t) x ( t) B ( t)x ( 1 )5
• 注: 这里有两个明显的人口指数:
•
即 (t) 是第 t
i 年
1
岁的每位妇女一生平均生 bi (t)
育的人数,称为总和生育率, 或生育胎次,是控制
人口数量的主要参数. 生育模式hi (t )是 i 岁妇
女生育的加权因子, 若hi(t)hi(t) 表示 i 岁
妇女的生育率比i 岁妇女的生育率高。制订生 育政策就是确定(t)和hi(t) ,通过 (t)控制生育
我们可以建立人 但是这些模型只考虑人口总数和总
• 的增长率, 不涉及年龄结构. 但在实际上, 在人口预测 这人口按年龄分布状况是十分重要的,因为不同年龄人 的生育率和死亡率有着很大的差别. 两个国家或地区目 前人口总数一样,如果一个国家或地区年青人的比例高 于另一个国家或地区,那么两者人口的发展状况将大不 一样. 因此考虑人口按年龄的分布, 除了时间是一个变 量, 年龄也是一个变量.
大年龄为 m岁,记 xi (t ) 为第t 年i岁(满 i 周岁而不到i+1
周岁)的人数, t 0 , 1 , 2 , ,i 0 , 1 , 2 , ,m .只考虑由
于生育, 老化和死亡引起的人口演变,而不计迁移等社会
因素的影响. 记 d i (t ) 为第 t年 i 岁人口的死亡率,即
• 于是
的多少, 通过hi (t )可以控制生育的早晚和疏密.
• 将(5)式代入(4)式,并记
b i ( t ) ( 1 d 0 ( t ) 0 1 ) d 0 ( t ( ) h i ( t ) ) k i ( t ) ( 9 )
• 则(4)式写x1 作(t1)(t)i2 bi(t)xi(t)
i2
hi(t)1
(6)
ii1
利用 (6)式对 (5)式求和:得到
i2
(t)bi(t) (7) ii1
• 可知 (t)表示第t 年每个育龄妇女平均生育的人 数. 若设在t 年后的一个育龄时期内各个年龄的
女性生育率 bi (t ) 都不变,那么 (t)又可表示为 ( t ) b i 1 ( t ) b i 1 1 ( t 1 ) b i 2 ( t i 2 i 1 )( 8 )