城市人口预测的方法 (2)
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！
城市人口规模估算方法
• 根据规划期末城市生态用地总面积，选取适宜的人均生态用地标准预测人 口规模，按下式计算：
• 式中：Pt——预测目标年末人口规模；St——预测目标年生态用地面积； st——预测目标年人均生态用地面积。
• 4.3.4 电力承载力法
• 根据规划期末城市的供电能力，选取适宜的人均用电标准预测人口规模， 按下式计算： 式中：Pt——预测目标年末人口规模；Et——预测目标年可 供电总量；et——预测目标年人均用电量。
29°42’
1.33
1.25
1.19
1.11 1.15 1.20
0.9～1.0 1.1～1.2
——
第三节 居住区的规划设计
住宅间距
1.住宅正面间距 （2）不同方位日照标准间距 L′=L×b L′——不同方位住宅日照间距 L——正南方向住宅日照间距 b——不同方位日照间距折算系数
不同方位日照间距关系
9
大同
40°00’
2.00
1.87
1.75
1.63 1.67 1.74
10
北京
39°57’
1.99
1.86
1.75
1.63 1.67 1.74
11
喀什
39°32’
1.96
1.83
1.72
1.60 1.61 1.71
12
天津
39°06’
1.92
1.80
1.69
1.58 1.61 1.68
13
保定
38°53’
大城市 中小城市
大寒日
冬至日
≥2
≥3
≥1
8-16
底层窗台面
9-15
2024/1/24
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。
城市人口预测模型研究2讲解
城市人口预测模型研究摘要问题一本文选取沈阳市作为研究对象，在对2020年和2030年这两年的人口预测中，没有采用传统的Logistic增长模型，而是采用更为优化的年龄移算法模型（通过各年龄组人数得总人数，再逐年推算），即通过某一年的出生率和死亡率等指标，建立生育率和死亡率模型，推算出下一年中各年龄的人口总数，累加求和得到总人口，以此类推，直至目标年份。
本文还充分考虑到迁入和迁出人口对长期人口的预测影响较大，因此在对2030年的人口预测加入迁入和迁出人口的指标，利用SPSS软件拟合出迁入迁出人口随年份的线性方程，最终得到2020年和2030年的人口预测值分别为944.8万人和1083.8万人。
问题二问题二中，将人口政策作为主要影响指标，由于人口政策主要影响妇女的生育水平，本文通过对总和生育率算法的改进，来反映不同的人口政策对年龄结构状况的影响。
调差显示沈阳市于2012开始实行单独二孩政策，之前实行计划生育政策。
在现有人口年龄结构不变的条件下，本文对问题一中的生育率模型进行了改进，根据文献中生育政策调整对妇女终身生育行为的影响示意图，模拟出二胎政策下的拟合生育模式函数值计算表，重新得到改变政策后每一年的生育率。
其余模型沿用问题一中的模型，继续采用年龄移算法，利用MATLAB软件计算出2020年和2030年分年龄人口数，并用EXCEL 制作出分年龄人口数条形图，更直观地对年龄结构进行比较。
问题三考虑到年龄移算法对数据的要求较高，现有公布的沈阳各县区人口数据不足以支持本文再次利用年龄移算法，因此在问题三的求解中本文综合现有能找到的最佳数据和现有人口增长模型，综合考虑各种模型的合理性和适用性，采用Logistic模型。
对于模型中未知的参数，本文结合现有各年份各地区总人口，通过SPSS软件用非线性回归方法拟合出参数的最优值，代入求出2020年和2030年的人口初始预测值。
同时，灰色预测模型很好地预测了2020年和2030年各地区的净迁入或迁出人口，结合初始预测值，得到最终预测值。
城市人口迁移模式分析与预测
城市人口迁移模式分析与预测概述：城市人口迁移模式分析与预测是指通过对城市人口流动的数据进行分析和建模，以预测未来城市人口迁移的趋势和模式。
这对城市规划和政策制定具有重要的指导意义。
本文将从城市人口迁移的模式、分析方法和预测模型等方面进行探讨。
一、城市人口迁移的模式：1.内外迁移模式：城市人口迁移可分为内迁和外迁两种模式。
内迁是指城市内部人口的迁移，包括城市内部的居民流动和就业流动。
外迁是指人口从农村地区迁移到城市地区。
这两种迁移模式在人口规模和比例上会有一定差异。
2.转移模式：城市人口迁移还可以分为正向转移和逆向转移两种模式。
正向转移是指人口从低密度的地区流向高密度的地区，逆向转移则是指人口从高密度地区流向低密度地区。
这两种转移模式在城市人口分布的变化和城市发展的方向上起到决定性的作用。
3.周边导向模式：城市人口迁移也有周边导向和非周边导向之分。
周边导向是指人口从城市市区向周边地区迁移，这种模式常见于大城市周边的卫星城和产业园区的发展。
非周边导向则是指人口从城市市区向其他地区迁移，如跨区域劳动力的流动。
二、城市人口迁移的分析方法：1.地理信息系统（GIS）：利用GIS技术可以将城市人口迁移的空间分布进行可视化和分析，从而揭示人口迁移的规律和趋势。
GIS可以通过数据的空间分析和空间推断，对城市人口迁移的模式进行深入的研究。
2.网络分析：城市人口迁移往往涉及到复杂的网络关系，如交通网络、产业网络和社交网络等。
通过对网络关系的建模和分析，可以揭示城市人口迁移的动力机制和影响因素，为预测城市人口迁移提供理论依据。
3.统计分析：统计分析是对城市人口迁移的历史数据进行统计和建模，以揭示人口迁移的规律和趋势。
通过对历史数据的分析，可以发现人口迁移的周期性、周期性和相关性等特征，为未来的预测提供参考。
三、城市人口迁移的预测模型：1.时序模型：时序模型是利用时间序列数据对城市人口迁移进行预测的模型。
常用的时序模型包括ARIMA模型、VAR模型和GARCH模型等。
城市人口流动模型的构建与预测
城市人口流动模型的构建与预测随着城市化进程的加速和全球化的发展，人口流动已经成为多数城市面临的重要问题之一。
了解和预测城市人口流动模式对城市规划和社会发展具有重要意义。
本文将介绍城市人口流动模型的构建与预测方法，并讨论其应用价值和挑战。
一、城市人口流动模型的构建1. 数据收集与处理：构建城市人口流动模型的第一步是收集和处理相关数据。
常用的数据包括人口普查数据、手机信令数据、公交卡数据、电子支付数据等。
这些数据可以提供人口流动的起始地、目的地、时间和交通方式等关键信息。
在处理数据时，需要注意数据的清洗和匿名化，确保数据的安全和隐私。
2. 空间分析方法：城市人口流动模型需要将人口活动的时空分布转化为数学模型。
空间分析方法例如地理信息系统（GIS）和空间统计方法可以帮助我们理解和描述城市人口流动的空间分布特征。
通过空间插值、空间自相关和空间聚类等技术，可以构建城市人口流动的空间模式。
3. 时间序列模型：城市人口流动模型还需要考虑时间维度。
时间序列模型例如ARIMA和GARCH模型可以用来分析和预测城市人口流动的时间变化趋势。
这些模型可以帮助我们识别周期性规律、趋势性变化和异常情况，为城市规划和管理提供参考依据。
二、城市人口流动模型的预测1. 传统方法：传统的城市人口流动预测方法主要基于统计和回归分析。
通过历史数据的统计分析和趋势预测，可以预测城市人口流动的未来发展趋势。
这些方法虽然简单易用，但往往无法考虑到复杂的动态变化和非线性关系。
2. 机器学习方法：近年来，随着机器学习的迅速发展，越来越多的研究开始将机器学习方法应用于城市人口流动的预测。
例如基于神经网络的时间序列预测、支持向量机和随机森林等机器学习算法可以通过学习历史数据的模式和规律来预测城市人口流动的未来走势。
这些方法具有较高的精度和灵活性，但需要大量的训练数据和计算资源来支持模型的训练和预测。
三、城市人口流动模型的应用与挑战1. 城市规划与交通管理：城市人口流动模型可以为城市规划和交通管理提供决策支持。
人口预测方法(常见三种)
规划城市人口发展规模的方法主要有三种:（1）劳动平衡法。
中国城市规划中经常采用的一种推算城市发展规模的计算方法。
用劳动平衡法计算城市发展规模,首先要根据国民经济发展的远景规划对城市提出的任务，确定城市的发展方向、性质和职能，然后根据城市的职能及远景发展规模，推算基本人口，服务人口，再按照被抚养人口参数推算被抚养人口，最后计算出城市总人口。
计算公式如下：规划期末城市人口发展规模＝{规划期末基本人口数／[1-（服务人口的％十被抚养人口的％）]}＝规划期末基本人口数／基本人口百分比（2）劳动比例法。
确定规划期末各物质生产部门的职工总数和劳动人口占总人口的比例，进而推算出城市的总人口。
运用这种方法，首先应将城市人口按其是否参加社会劳动，划分为就业人口和非就业人口两类。
然后再根据城市职工分类统计，将就业人口按行业分类，如工业企业、基本建设、交通邮电、农林水利、商业服务、城市公用事业、科教文卫（生）、财政金融、国家机关、人民团体等类。
前四类一般为物质生产部门的职工，后五类为非物质生产部门的职工。
其次再确定就业人口与全体人口的比例，以推算出规划期末城市总人口。
计算公式如下：规划期末城市总人口＝规划期末物质生产部门职工人数／规划期末物质生产部门职工占职工总数％*就业人口占总人口％＝规划期末物质生产部门职工人数／规划期末物质生产部门职工占总人口％（3）职工带眷系数法。
根据平均每个职工所带眷属数规划城市人口规模的方法。
这种方法多用于推算新建小城镇的人口规模。
它根据规划期内所确定的厂矿企业、对外交通运输等建设项目及其预定规模，确定物质生产部门职工人数，再从整个城镇着眼，根据生产与生活配套的要求与规定，确定物质生产部门职工与非物质生产部门职工的比例，推算规划期末职工总数，然后再根据单身职工，带眷职工与带眷系数，推算出城市总人口。
其公式如下：规划期末城镇人口发展规模＝（带眷职工*带眷系数）＋单身职工。
预测城市人口规模方法
Pmr==P1/r
式中P1————某国或某区域内最大城市或第一等级城市的人口；
Pr————等级为R的城市人口；
M———常数
“断裂点”分布模式的计算公式为：
P1=（r1／r2）P２
式中P1——城市１的人口规模；
P２—————城市2的人口规模；
r1——————断裂点到城市1的距离；
附录 预测城市人口规模方法
1、预测城市人口规模方法简要回顾
合理地、比较准确地确定城市人口规模是非常困难的工作，人们一直在寻求预测城市人口规模的方法，建立了很多的模型`公式。在以往的城市规划中计算人口规模主要有以下几种方法：
1．时间序列
从人口增长与时间变化的关系中找出两者之间的规律，建立数学公式来进行推算。这种方法要求城市人口要有较长的时间序列统计数据，而且人口数据没有大的起伏。这种方法适用于相对封闭、历史长、影响发展因素缓和的城市。
全市现状人口人口增长率全市规划人口区位和自然条件分析全省城市化水平分析全市经济发展水平在全省或区域中的地位全市城镇人口城镇发展条件分析城镇等级结构分析城镇规模结构分析城镇布局结构分析城市化动力机制分析建制镇人口含县城县级市人口市区规划人口中心城规划人口中心城规划人口中心城规划人口市区现状人口中心城范围的确定中心城现状人口非农业人口农业人口及其自然增长迁移增长经济发展相关分析暂住人口现状及预测门槛约束
“双系列多因素分析法”的主要内容如图所示。
框图各项内容的简要说明如下：
（一）宏观系列
1、“人口增长率”，人口增长率包括人口自然增长和机械增长。在各市的社会经济发展战略和2010年发展纲要中，对全市人口自然增长率具体的规定和要求，可作为预测全市人口的依据。机械增长率要通过多年全市迁入、迁出人口变化情况的统计来进行预测。求出人口增长率即可得出全市规划人口数。
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城市人口预测的方法
姓名：王婷婷
学号：20130514008
专业：城乡规划
题目：预测重庆市綦江县2020年的人口规模。
綦江县2005年-2014年的人口数据如下表：
年份城市人口（万人）年份城市人口（万人）200583.32201084.31
200683.53201180.01
200770.962012107.59
200883.282013107.87
200983.92014109.15
方法一：（综合增长率法）
解：由方程式83.32（x+1)^5=83.9 和84.31（y+1）^5=109.15 可解得x=13.88‰，y=53‰，则可得綦江县2005-2009年和2010-2014年的人口年平均增长率分别为13.88‰和53‰.
中方案：按照10年的平均年综合增长率形成人口预测的中方案：
r中=（13.88‰+53‰）/2=33.44‰。
因此根据综合增长率法预测2020年城市人口规模如下：
城市人口规模=109.15×（1+33.44‰）^6=132.96万人。
方法二（时间序列法）
由綦江县2005-2014年的人口数据分析得到如下时间序列模型拟合图：
由时间序列拟合图得出R2=0.60863，则可以进行预测，拟合出方程
y=3.4945x-6932.9,由此可得出a=-6932.9，b=3.4945.
则：綦江县2020年的人口规模=3.4945×2020-6932.9=125.99（万人）。