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。
多种人口预测方法汇总
人口预测模型的适用性，是决定预测结果的科学性和是否符合人口发展的趋势的先决条件。
人口预测作为人口研究中的重要方面，近年来其预测方法的发展很快，主要的预测方法分为用微分方程方法预测的 Logistic 模型，用数理统计方法预测的线性回归模型，用矩阵方法预测的 Leslie 模型，具体又包括了人口增长率法、 Logistic 模型、 Leslie 模型、一元线性回归预测、多元回归预测、自回归法、指数函数法、幂函数法、系统动力学以及适用更为广泛的灰色系统 GM(1,1)模型预测等主要方法。
(1) 人口增长率法人口增长率法是利用所选定的人口增长数学公式，根据基数人口总数，按照一定的人口增长速度推算未来时期人口总数的方法。
该法要求人口增长符合算数增长规律，还要求未来人口净增长量或增长速度大小方向均不变(至少相对稳定) ，其常用的推算公式为：p n = p0 (1+ r0n) 或p n = p0 + mn 。
(2) Logistic 模型Logistic 模型增长公式为：p t = p m (1+ e a+bt ) ,其中p t 为时刻的人口总数，p m 为人口极限规模， e 为自然对数的底，t 为时刻长度，a 、b 为待定参数。
Logistic 模型考虑到人口总数增长的有限性，提出了人口总数增长的规律即随着人口总数的增长，人口增长率逐渐下降，但对于在短期内如 30-50 年内人口增长可能呈上升趋势如人口生育率上升、死亡率下降等原因而导致人口呈上升趋势。
Logistic 模型在应用中对时间长，人口数据变化大，因此误差较大且不稳定。
而小城镇人口的变化就存在人口数据变化较大的特点，所以 Logistic 模型对小城镇人口的预测并不适合。
(3) Leslie 模型Leslie 模型不受短期外界因素的影响，对于中长期预测中具有很大的优势，尤其对人口转折时期的预测具有较高的精度，其模型为： P (k ) = LP (k 1) 。
规划人口预测方法
规划人口预测方法
人口预测是基于现有的人口数据和一定的假设条件来预测未来人口数量和结构的变化。
以下是一些常见的人口预测方法：
1.基于趋势分析：根据历史人口数据的变化趋势，通过统计分析和数学模型来预测未来的人口走势。
2.基于复发方法：根据人口出生率、死亡率和迁移率等指标，结合历史数据和概率模型，来预测未来的人口变化。
3.基于整体模型：根据国民经济、社会发展和政策变化等因素，构建数学模型，通过模拟和推演预测未来的人口变化。
4.基于区域模型：考虑到不同地区的人口变化趋势可能存在差异，根据区域特定的经济、社会和环境因素，建立区域性的人口模型来预测未来的人口走势。
5.基于专家判断：借助专家的经验和知识，结合相关指标和数据，通过专家评估和判断来预测未来的人口情况。
需要注意的是，人口预测方法的选择取决于可用的数据、研究目的和预测的时间范围等因素。
同时，人口预测结果也受到多个外部因素的影响，如经济发展、社
会政策、自然灾害等。
因此，在进行人口预测时，需要综合考虑各种因素和不确定性，并持续更新和修正预测模型。
新城人口预测方法
新城人口预测方法学院：能源学院姓名：杨帅专业：交通工程11—02学号： 311102030225一、新城人口预测方法：方法1：劳动力需求法基本原理：将城市人口增长与经济增长速度和科技进步、劳动力、资金等因素在经济增长中的贡献份额挂钩，进而根据各规划期社会经济发展目标预测城市人口。
利用柯不—道格拉斯非线形生产函数分析科技进步、劳工、资金等因素对经济增长的贡献率和弹性系数，进而通过经济增长速度间接计算劳动力增长速度。
在运用该方法的过程中，宜结合定性分析结果，将规划期划分为若干发展阶段，根据不同阶段经济发展的特征分别确定相关参数值，逐段向前递推预测。
该方法中参数的确定是预测的关键，需要根据长期历史数据分析或对比类似城市加以慎重研究。
方法二：劳动结构与就业岗位分析法通过各产业的增加值预测指标和劳均增加值计算各产业劳动力的需求量。
该方法根据预计的国内生产总值，然后根据目标对应的产业结构比例和相应的劳均GDP，计算三次产业结构的就业岗位，在根据就业人口占城市人口的比重（就业率）即可测算出城市人口规模。
该方法中，就业率、产业结构比例、劳均GDP等数据根据历史或经验数据修正得来，具有一定的主观性。
方法三：综合增长法将城市发展分成若干阶段，根据城市发展不同阶段，影响人口因素的变化，分别确定有关的参数、逐段先前递推预测城镇总人口=基年人口×（1+综合增长率）年数。
综合增长率的确定，考虑人口的自然、机械增长的历史情况、国家计划生育政策的变化、经济发展带来的暂住人口和流动人口的变化及环境保护、耕地保护等政策对人口的限制因素等。
方法四：双系列多因素分析法影响城市人口规模的因素是很复杂的，有自然的、社会的、经济的、文化的等方面的因素，另一方面城市是在一定区域范围内形成发展起来的。
在充分研究了城市人口规模的复杂性、区域性、动态性、和确定城市人口规模的可操作性的基础上，提出了确定城市人口规模的“双系列多因素分析法”。
人口数量及结构预测模型
人口数量及结构预测模型人口数量预测模型的关键是通过对过去的人口数量变化趋势进行分析和建模，找出相关的影响因素，并将其用来预测未来的人口数量。
常见的人口数量预测模型包括指数增长模型、线性增长模型、自回归移动平均模型等。
指数增长模型假设人口数量以指数形式增长，线性增长模型则假设人口数量以线性形式增长，自回归移动平均模型则利用时间序列的特征来进行预测。
人口结构预测模型则是通过对人口年龄、性别、教育程度等指标进行分析和建模，来预测未来的人口结构。
这些模型通常基于现有的人口统计数据和对人口变化的认识，结合经济、社会等因素进行预测。
其中常见的模型包括人口迁移模型、人口纵向演替模型等。
人口迁移模型基于人口迁移的统计规律来进行预测，人口纵向演替模型则基于对人口年龄变化的认识来进行预测。
人口数量及结构预测模型的构建需要依赖大量的数据和对人口变化规律的认识。
因此，建模者需要对各种数据进行收集、整理和分析，并结合研究结果和经验知识来构建模型。
此外，模型在应用过程中还需要不断地进行校准和验证，以提高预测的准确性和适用性。
人口数量及结构预测模型的应用广泛，可以用于国家、地区、城市等不同空间尺度的人口预测。
其应用领域包括人口政策的制定、社会保障的规划、经济发展的预测等。
例如，政府可以利用人口预测模型来规划基础设施建设、优化教育资源配置等；社会保险机构可以利用人口预测模型来评估养老保险的财政可持续性；企业可以利用人口预测模型来开展市场营销和产品创新等。
总之，人口数量及结构预测模型是一种重要的工具，可以帮助我们了解未来人口数量和结构的变化趋势，以支持决策和规划。
随着数据收集和分析技术的发展，这些模型将会越来越准确和全面，为社会发展提供更多有价值的信息和指导。
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现状需安置人口109552人。
本次规划，居住用地面积1339.24公顷
规划用地指标表
上位总体规划工业用地面积4144.76公顷
总体规划中人口规模预测
二、人口规模
古雷港口经济区的人口包括就业人口和居住人口两大类。
1、就业人口规模
本规划区内的就业人口主要是工业用地的就业人口。
（1）就业人口密度指标的分类确定
通过国内工业用地的经验数据类比分析，考虑到石油炼化工业的特殊性，其就业人口密度偏低，其中上游产业的自动化程度较高，占地规模大，所能提供的就业岗位相对较少，经验数据表明，一般石化产业就业人口密度为6-20人/公顷，本规划石油炼化产业就业人口密度取7人/公顷，中下游产业用地就业人口密度取20人/公顷。
经验数据表明，综合类工业用地就业人口密度一般为80人/公顷；高新工业园用地就业密度为120人/公顷。
（2）工业用地的就业人口规模
本次规划的石油炼化产业用地（即三类工业用地）约为478公顷；石化中下游产业用地约为2536公顷；二类工业用地约为987公顷；一类工业用地约为12公顷。
综上，计算可得，规划期末东海岛新区可容纳的工业用地就业人口数量约为：478公顷×7人/公顷＋2536公顷×20人/公顷＋987公顷×80人/公顷＋12公顷×120人/公顷＝136886人,约为13.4万人。
（3）仓储、港口用地等就业人口规模
考虑到仓储、港口用地的集约紧凑，仓储、港口用地均按10人/公顷用地指标计算。
仓储、港口用地297+1130=1427公顷，就业岗位约1.4万人。
（4）就业相关人口规模
经济区内总就业人口还包括公共服务设施用地的就业人口，约占总就业人口的20％，因此，计算可得，经济区总就业人口数量约为：(13.4+1.4万人/（1－20％）＝18.5万人。
考虑到新区内就业人口部分带眷，取平均带眷系数为1.5，因此，可估算，就业相关人口为18.5万人×1.5＝27.8万人。
2、根据本规划区功能组团的特点，文教科研功能是东部片区的重要职能之一，将吸收一定的人口，参照国内有关文教科研区的用地标
准，并结合本规划区用地的实际情况及拟规划建设学校的特色，采用80人/公顷计算，规划文教科研用地为100公顷，考虑到部分学生可能是工业人口就读培训的职工，规划拟人口以总计人口的30%计算。
则远期学生数为：100公顷×80人/公顷×（1-30%）=0.56万人。
（近期无科教用地）
3、居住人口规模
居住人口主要有两部分：其一为经济区内杜浔、古雷的原村镇户籍人口；另一部分为在新区居住的产业工人。
村镇户籍人口主要是指规划区内杜浔、古雷两个镇的居民和村民及其自然增长人口。
村镇居住人口规模采用自然增长率法预测，公式为：P1=p0*(1+r)(t-t0)
式中，P1为规划期末村镇居住人口，p0为村镇现状户籍人口，r 为人口自然增长率，本规划取11‰，计算可得，规划期末东海岛新区的村镇居住人口约为P1＝10.26×（1+10‰）24＝13.0万人。
对于新区内的机械人口增长，本规划采用容量法计算，人口机械增长来源主要为本区内就业的产业工人，本规划建议其居住形式以单身公寓和居住小区两种方式解决。
本规划根据经验数据，综合单身公寓和居住小区按二类居住用地标准配置，人口密度约为500人/公顷。
根据新区用地布局及规模，确定上述居住用地基本安排在杜古线以东的新前，用地面积为：401公顷，按此计算得新区未来新增居住人口规模为：401×500＝20万人。
综上所述，规划期末古雷经济区内可容纳的居住人口数量为20+13.0＝33.0万人。
4、人口规模的确定
根据以上分析，至2030年规划期末，古雷经济区人口规模为：居住人口约33.0万人，其中村镇户籍人口13.0万人，常住产业工人约20万人；
学生人数0.56万人；
就业相关人口规模27.8万人；
本规划预计新区内估算的就业相关人口的60～70％在本区居住。
（注：本次规划区就业人口的居住去向为两部分：在规划区配套的居住用地内居住；以及一些收入较高或者当地的产业工人在漳浦县城区或漳州居住）。