人口预测方法
人口预测的几种方法
人口预测的几种方法附录A 重要技术方法附表A1 土地需求预测的步骤与方法一、人口预测在调查分析规划期间人口数量、构成及动态变化趋势的基础上，测算总人口、城镇人口、农村居民点人口增长变化规模。
（一）总人口预测1、人口变动比较稳定地区的人口预测法在人口变动比较稳定的地区，可采用自然平均增长法预测。
计算公式如下：ＰN＝Ｐ0（１＋Ｋ）n±ΔＰ式中：ＰN──规划目标年总人口（人）Ｐ0──规划基期年总人口（人）Ｋ──规划期间人口自然增长率（%）N ──规划年限（年）ΔＰ──规划期间人口机械增长数（人）人口自然增长率应根据计划生育指标，分析人口年龄与性别构成状况予以确定。
人口机械增长，宜按平均增长法计算，依公安部门统计的多年人口净迁入（出）量计算平均值，并分析影响机械增长的因素予以确定。
2、人口变动不稳定地区的人口预测法在人口变动不稳定的地区，应分析人口变动因素，采用适当方法测算。
计算公式如下：ΔＰ＝A〔W c（1- W双/2）〕C + W单式中：ΔＰ──新建项目人口机械增长数A ──新建项目迁入职工总数W c──带眷职工占职工总数的比例（%）W双──双职工占带眷职工的比例（%）C──带眷系数W单──单身职工人数3、受资源、生态条件严重制约地区的人口预测方法应按环境容量法确定适宜的人口规模。
计算公式如下：P MAX=MIN{P1max，P2max，P3max，…，P imax，…}式中：P MAX──城市的极限人口P imax──自然资源、生态条件供给能力和某项基础设施支持能力的最大值（二）城镇与乡村人口预测1、一般预测方法城镇人口是指城市、建制镇建成区范围内常住人口。
常住人口指实际居住在某地区一定时间（指半年以上）的人口，包括：除离开本地半年以上（不包括在国外工作或学习的人）的全部常住本地的户籍人口；户口在外地，但在本地居住半年以上者，或离开户口地半年以上而调查时在本地居住的人口；调查时居住在本地，但在任何地方都没有登记常住户口，如手持户口迁移证、出生证、退伍证、劳改劳教释放证等尚未办理常住户口的人。
人口预测方法
人口预测方法人口预测是指通过各种统计方法和模型来预测未来其中一地区或全球的人口规模及其结构的变化趋势。
人口预测对于制定政府的经济、社会和城市规划等方面具有重要意义。
下面将综述几种常用的人口预测方法。
1.经验法（目测法）经验法是最简单的人口预测方法，通常是通过从过去的数据中观察到的趋势来推测未来的人口变化。
这种方法主要是基于历史数据和经验知识，没有复杂的统计和推理模型。
往往被用于近期短期的人口预测。
2.简单线性回归法简单线性回归法是基于线性回归模型的一种方法。
这种方法认为人口和时间是呈线性关系的，通过拟合历史数据的线性回归方程来进行预测。
然而，这种方法并未考虑到时间序列数据的非线性特征。
3.复杂线性回归法与简单线性回归法类似，复杂线性回归法采用更多的变量来构建回归模型。
这些变量可以是经济指标、社会指标、环境指标等。
通过考虑更多的因素，人口预测的准确性可以得到一定提高。
4.ARIMA模型ARIMA模型是一种基于时间序列分析的方法，其模型包括自回归（AR）、差分（I）和滑动平均（MA）三个部分。
这种方法相对来说更为复杂，但可以更好地处理时间序列数据中的趋势、季节性和随机性。
5.灰色关联度预测模型灰色关联度预测模型是一种非线性、非统计的预测方法。
它通过建立灰色模型，将历史数据和未知因素进行内部关联和外部关联计算，得到一个相对准确的预测结果。
这种方法适用于样本数据不多，变化规律较为复杂的情况。
6.基于机器学习的方法随着机器学习的发展，越来越多的人口预测方法开始采用机器学习的算法。
例如，支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和决策树等。
这些方法可以通过更大规模的数据和更多的特征来进行预测，提高预测的准确性。
总结起来，人口预测方法可以分为经验法、线性回归法、ARIMA模型、灰色关联度预测模型和基于机器学习的方法等。
每种方法都有其适用的场景和局限性，需要根据具体情况选择合适的预测方法。
随着数据的增多和技术的发展，人口预测的准确性也将不断提高，这对于社会经济的发展和规划具有重要意义。
常用方法预测城市人口规模的原理及实例(4章人口预测)
预测步骤
1、收集近期至少5年连续的人口 国内生产总值； 2、确定其他参数（Y、β、EL、K0、Kn）； 3、将值带入上述公式计算即可。
4、劳动力需求法
实例
已知某城市2003年，城市人口64.23万人，国内生产总值669348 万元。经济增长率Y综合考虑在人口预算经济增长率中近期取10%，远期 取7%，劳动力弹性系数取建议值0.7，；劳动贡献率近期预测为10%， 远期预测为20%，根据人口普查的年龄结构推测K0 / Kn 在近期取1.10， 远期取1.00。 预测该城市在2010、2020年的城市人口规模。
6、GM（1，1）灰色模型法 ★
实例
7、经济弹性系数法
基本原理
′ Pn = P0 (1 +ν ) ′ ′ V 其中：ν = K n
Pn-规划期城市人口规模； P0-基准期城市人口规模； n-规划期； ν′-规划期内的人口增长 平均速度。
预测步骤
1、收集至少连续5年内的人口和GDP 数据，并确定其平均增长速度； 2、根据人口和经济平均增长速度，确定K值； 3、确定规划期内的经济增长平均速度，得到规划期内的人口增长平均 速度； 4、按上述公司将值代入，预测城市人口规模。
4、劳动力需求法
基本原理
E × Y K0 Pn = P0 × 1 + L × K β n 关键是科学合理的确定Y、 、 、 关键是科学合理的确定 、β、 EL、 K0 / Kn ！
Pn-规划末期人口规模； P0-规划基年人口规模； n-规划年限； EL-劳动贡献率； Y-经济增长率； β-劳动力产出弹性系数； K0-规划基年劳动力系数； Kn-规划末期劳动力系数。
关键是科学合理的确定a、带眷比！ 关键是科学合理的确定 、带眷比！
人口预测模型 (2)
人口预测模型引言人口预测是社会经济规划和发展的重要因素之一。
了解和预测人口的变化趋势对于制定战略、决策政策和规划城市发展至关重要。
传统的人口预测方法可以基于历史数据和统计模型来进行，但随着数据科学和机器学习的发展，人口预测模型已经变得更加准确和可靠。
人口预测模型简介人口预测模型是一种使用统计学和机器学习等方法来预测人口变化的模型。
它可以通过分析历史数据和当前的人口特征来预测未来的人口趋势。
人口预测模型可以帮助政府、城市规划者和经济学家等决策者做出更准确的人口规划和发展决策。
常用的人口预测模型方法线性回归模型线性回归模型是一种常见的人口预测模型方法。
它基于历史数据，通过建立一个线性方程来描述人口变化的趋势。
线性回归模型可以通过拟合历史数据来预测未来的人口变化。
时间序列模型时间序列模型是一种常用的人口预测模型方法，它基于时间变量和历史数据来预测未来的人口变化情况。
时间序列模型可以考虑人口的季节性、趋势性和周期性等因素，从而提高预测的准确性。
基于机器学习的人口预测模型随着机器学习的发展，越来越多的人口预测模型开始采用机器学习算法来进行预测。
基于机器学习的人口预测模型可以通过学习历史数据和自动调整模型参数来进行预测，从而提高预测的准确性和鲁棒性。
人口预测模型的应用城市发展规划人口预测模型可以帮助城市规划者制定更科学和有效的城市发展规划。
通过预测人口变化的趋势，城市规划者可以合理安排城市的建设和改造，提前做好基础设施建设和公共服务的规划，从而更好地满足人口增长的需求。
经济发展决策人口预测模型可以为经济发展决策提供有力的参考依据。
通过预测人口的变化，决策者可以制定更精确的经济发展政策和战略，合理安排资源配置，促进经济的健康发展。
社会政策制定人口预测模型可以帮助政府制定更合理和有效的社会政策。
通过对人口变化的预测，政府可以及时调整社会福利、教育、医疗等社会政策，提前做好相关准备，更好地满足人口的需求。
结论人口预测模型是一种重要的工具，可以帮助政府、城市规划者和决策者做出更准确和科学的决策。
人口预测方法简要
直线趋势外推预测法，是时间序列预测中用以测定长期趋势的一种方法。
它依据时间数列所反映出来的变动趋势，运用数学方法配合直线以预测未来发展变化的趋势。
直线趋势外推预测法，是把时间数列中的时间顺序作为自变量，把数列中每项数值作为因变量，按某种方法，求出线性方程，数列中每项数值作为因变量，按某种方法，求出线性方程，并以此进行预测。
回归分析法预测是利用回归分析方法，根据一个或一组自变量的变动情况预测与其有相关关系的某随机变量的未来值。
进行回归分析需要建立描述变量间相关关系的回归方程。
依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析回归分析法在分析多因素模型时，更加简单和方便；回归分析可以准确地计量各个因素之间的相关程度与回归拟合程度的高低，提高预测方程式的效果；一元回归分析法适用确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量是使用。
多元回归分析法比较适用于实际经济问题，受多因素综合影响时使用。
灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。
其用等时距观测到的反应预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时间灰色预测模型所需要的数据量比较少，预测比较准确，精度较高。
样本分布不需要有规律性，计算简便，检验方便。
灰色预测模型适用于中长期预测。
年龄移算法是以各个年龄组的实际人口数为基数，按照一定的存活率进行逐年递推来预测人口的方法。
年龄移算法的主要优点是移算原理严谨、方法简便易行，在人口预测研究上应用十分广泛时间序列法是利用按时间顺序排列的数据预测未来的方法，是一种常用的预测方法。
城市规划中人口预测
4、劳动力需求法
实例
已知某城市2003年，城市人口64.23万人，国内生产总值669348 万元。经济增长率Y综合考虑在人口预算经济增长率中近期取10%，远期 取7%，劳动力弹性系数取建议值0.7，；劳动贡献率近期预测为10%， 远期预测为20%，根据人口普查的年龄结构推测K0 / Kn 在近期取1.10， 远期取1.00。
8、城市等级—规模法
实例
已知某城市都市圈包含了7个城市，2001年都市圈各个城市的人口规 模如下表。
城市A 城市B 城市C 城市D 城市E 城市F 城市G
人口 209 134 63
48
37
35
22
规模
位序 1
2
3
4
5
6
7
预计2020年城市A的人口规模为430万人，预测2020年城市F的人口规 模？
V-农村转移劳动力带眷系数； F-农业劳动力人口占农村总人口比例； P1-城市周围现状农村总人口；
2、确定其他参数（k、m、Z、V、f、b）；m-城市周围农村人口的自然增长率；
s-农村耕地面积；
3、将值带入上述公式计算即可。
b-每个劳动力额定担负的耕地面积；
n-规划年限。
3、剩余劳动力转移法
实例
预测步骤
1、收集至少连续5年内的人口和GDP
Pn-规划期城市人口规模； P0-基准期城市人口规模； n-规划期； ν′-规划期内的人口增长
平均速度。
ν′-规划期内的人口增长平均速 度；
V′-规划期内的经济增长平均速 度；
K-经济增长的人口弹性系数。
数据，并确定其平均增长速度；
2、根据人口和经济平均增长速度，确定K值；
城市规划编制过程中的采用办法
人口预测方法
均为 已知 数
口 预 测 通 常使 用 的 方 法
,
是 根 据现 死 亡率
。 、
解 联立方 程式
“ 二
,
求得
“
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有 人 口 的年 龄
、 门 子 犷
性 别 构成
、
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一
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来 推测 未 来 人 口 发 展 趋 势 的 方 法
、
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求出
,
a
、
b
、
c
求出
年人 可
。
、
后
,
即 可 建立 直 线 模型
预 测某
测 某 年人 口 总 数 型 即可
。
口
总数
,
将该 年年 次 X 的数 值代 入模型 即
只 有在 人 口 动 态 数 列 中
在采 用 直 线 模型 预 测 人 口 时 应 先 根 据 人
口
年人 口 增 长 量 之 差 )
图 近 似 抛物 线 时
采 用 最 小平
,
切 实控 制 人 口 的 增 长 一胎 化”
, ,
全 国 育龄 妇 女
方法 的
。
( 即历年 实际数 和相 应的趋 势值 差的平 方
,
尽快 实 现
争 取 在本 世 纪 末 把 人 口
和 为最 小)
列 出 二 元联 立 方 程 式
来 计算
自然 增 长 率 降 低到零
十二亿 以 内
。
把 全 国 人 口 总 数 控 制在
、
一
一
低中高方案预测人口
低中高方案预测人口引言人口预测是人口学研究的重要领域之一。
通过对历史人口数据的分析和统计，可以预测未来的人口数量和趋势。
人口预测在社会规划、经济发展和公共政策制定等方面具有重要的参考价值。
本文将介绍三种不同的方案：低、中、高方案。
低方案低方案是一种保守的人口预测方案。
它基于当前的人口增长趋势和预计的人口变化因素，预测未来的人口数量会保持较低的增长速度。
在低方案下，政府可以参考以下因素进行人口预测：•出生率：根据近年来的出生率趋势，预测未来的出生率将继续下降。
这可能是由于社会经济发展、计划生育政策和家庭结构的变化等因素所导致。
•死亡率：随着医疗技术的不断进步和生活水平的提高，预计未来的死亡率将继续下降。
这意味着人口的老龄化趋势将加强。
•移民：低方案假设未来的移民人口将保持稳定或下降，这是考虑到移民政策的变化和国际社会的种种因素。
根据以上因素，低方案预测未来的人口增长率将放缓。
政府可以根据这个预测来规划社会福利、医疗资源、教育投资等方面的政策。
中方案中方案是一种基于当前人口趋势和预计变化的中等人口预测方案。
与低方案相比，中方案考虑到一些可能对人口数量产生影响的因素。
在中方案下，政府可以考虑以下因素进行人口预测：•出生率：中方案预测，尽管出生率有可能继续下降，但有一定的稳定或回升的可能性。
这可能是由于改善的医疗条件、教育水平的提高、计划生育政策的调整等因素所导致。
•死亡率：与低方案类似，中方案假设未来的死亡率将继续下降，导致人口老龄化趋势加强。
•移民：中方案假设未来的移民人口将保持稳定或略微增加。
这可能是由于国际社会的变化和经济发展导致的。
中方案预测未来的人口增长速度将略有放缓，但仍然维持在一个相对稳定的水平。
政府可以在规划教育、就业、社会保障等方面的政策时参考这一预测结果。
高方案高方案是一种乐观的人口预测方案。
它基于一些可能对人口数量产生积极影响的因素。
高方案下，政府可以考虑以下因素进行人口预测：•出生率：高方案预测，未来的出生率可能会有所回升，甚至超过历史水平。
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双河镇人口
1.0000
地区生产总值
0.9785
1.0000
二产产值
0.9782
0.9998
1.0000
三产产值
0.9769
0.9979
0.9966
三产产值 1.0000
--—城市总体规划
1、综合增长率预测模型
P np0(1r1r2)n
P0 为基期人口数;
Pn 为预测年份人口数；
n 为预测年份距基期的年数；
第六步：检验 平均相对误差为2.5‰ 第七步：利用模型预测
--—城市总体规划
灰色GM（1，1）预测模型 2010年人口规模为8.7万人； 2015年人口规模为10.0万人； 2020年人口规模为11.27万人。
--—城市总体规划
各预测模型精度分析
一元线性回归模型由于设定未来人口增长与现在相同，没 有考虑经济发展以及城市化进程对中心城镇的影响，预测值偏 小； 指数函数模型可以考虑到未来人口增长趋势加快的可能性， 远期预测值较高； 综合增长率法综合考虑各影响因素对人口机械增长对城镇 发展的影响，增长率可以分阶段取值，灵活性较好； 灰色系统GM（1，1）模型对于近期预测精度较高。
（2）小城镇历年人口变动
集镇人口的机械增长主要来源于发展工副业和公共服务事业吸收 劳动力以及迁村并点引起人数增减等两个方面。对于资源、地理、建 设条件较优越、经济发展快的城镇，可能接纳外地人员进入本地区； 对于靠近城镇或工矿区，耕地较少，经济较落后的小城镇，可能有部 分进入城市或转至外地。
--—城市总体规划
小城镇经济及人口规模 预测方法
--—城市总体规划
（1）小城镇人口的调查与分析
调查收集人口现状和历年人口变化情况，以及各部门的发展计 划和农业剩余劳动力的转移等引起的人口机械变动情况，分析其中 规律，进行预测。 集镇人口的分类： 常住人口：长期居住在集镇内的居民，村民，集体（单身职工、寄宿 学生等）3种户籍形态的人口。 通勤人口：指劳动、学习在镇内，而户籍和居住在镇外，定时进出集 镇的职工和学生。 临时人口：出差、探亲、旅游、赶集等临时参与集镇生活的人员
--—城市总体规划
（2）小城镇历年人口变动
小城镇人口增长来源于两个方面，一个是自然增长，一个是 机械增长。二者之和便是小城镇人口的增长数值。
出生率=(年内出生人数/年内平均人口数)×100% 死亡率=(年内死亡人数/年内平均人口数)×100%
--—城市总体规划
（2）小城镇历年人口变动
--—城市总体规划
双河镇规模发展条件分析
双河镇作为托克托县的地区中心，作为全县经济发展的“增长 极”，具有优先发展性。在整个地区城市化初期，各种资源、人口、 资金、技术、信息存在向这一点集聚的特征，“集中型”城市化在 未来一段时间内占主导地位。
表1 双河镇区人口与县域经济发展相关系数表
双河镇人口 地区生产总值 二产产值
r1 为预测期内的年平均人口自然增长率； r2 为预测期内的年平均人口机械增长率；
P np0(1r1)np
--—城市总体规划
综合增长率预测模型
近期： 2008—2010年，工业园区以及其他重点项目的建设，双河镇作为
二、三产业和城镇人口的集聚地，必然吸引大量本旗农业剩余劳动力 以及部分外来人口进入。近期内，机械增长必然成为人口增长的主要 来源。增长速度应比之前有较大幅度提高，约25‰； 中期：
前期较慢，中后期逐渐提高—城市总体规划
指数函数预测模型
2010年人口规模为8.6万人； 2015年人口规模为10.5万人； 2020年人口规模为12.6万人。
--—城市总体规划
4、灰色GM（1，1）预测模型 灰色预测法是一种对既含有已知信息又含有不确定因素的 系统进行预测的方法,它的特点是所需信息量少,不仅能够将 无序离散的原始序列转化为有序序列,而且预测精度高,能够 保持原系统的特征,较好地反映系统的实际情况。 第一步:对原始数据进行变换处理
2011——2015年，地区经济进入高速发展时期，吸引大量外来人 口进入双河镇从事工业生产以及服务业，城镇人口的机械增长速度在 这时期达到最快，约35‰； 远期：
2016——2020年，随着城镇经济发展建设进入相对稳定增长阶段， 农村剩余劳动力逐渐转移完毕，城镇化的发展速度减缓，双河镇人口 的机械增长率有所回落，约15‰左右。
（3）人口规模预测方法
综合增长率法 一元线性回归模型 指数函数预测模型 多元回归预测模型 灰色GM（1，1）模型
·······
--—城市总体规划
以双河镇为例——城镇规模发展条件分析
2008年，呼包鄂三市经济总量达到4679.37亿元，比 上年增长18.9%，增速快于全区平均水平1.7个百分点。 三市经济总量占全区各盟市比重达53.7% ； 《呼包鄂区域经济十一五发展规划》中“两轴——多点” 的产业空间结构，托克托县位于其-“-—沿城黄市河总发体展规划轴”；
a为常数，是回归直线的截距；b为回归系数，是回归直线的斜率； t为自变量，即时间序列；P为因变量，即人口数量。
--—城市总体规划
一元线性回归模型预测
2010年，人口规模为8.3万人； 2015年，人口规模为9.1万人； 2020年，人口规模为10.0万人。
--—城市总体规划
3、指数函数预测模型 指数函数模型根据其本身特征适用于人口增长速度
--—城市总体规划
灰色GM（1，1）预测模型 第二步:对原始数据列进行累加处理
--—城市总体规划
灰色GM（1，1）预测模型 第三步:构造累加矩阵B和常数项向量Yn
--—城市总体规划
灰色GM（1，1）预测模型 第四步：用最小二乘法求解灰参数
--—城市总体规划
灰色GM（1，1）预测模型 第五步：建立模型
规划期间，自然增长率持续控制在10‰以内。 --—城市总体规划
综合增长率预测模型
2010年，托克托县双河镇人口为8.6万人； 2015年，托克托县双河镇人口为10.8万人； 2020年，托克托县双河镇人口为12.8万人。
--—城市总体规划
2、一元线性回归模型预测
一元线性回归模型预测是统计学中回归分析结合预测理论的一种 方法，首先确定两个经济变量之间是否存在线性相关关系，然后用 最小平方法求出回归模型并进行预测，最后计算标准误差以确定回 归模型的可靠程度。