人口模型预测——数学建模作业

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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。 5.改进后的模型(阻滞增长模型) (1)人口净增长率r 为变化量。

四、变量说明

()x t t 时刻的人口数量

1790x 初始时刻的人口数量

r 人口净增长率

m x 环境所能容纳的最大人口数量,即()0m r x =

五、模型建立

1.马尔萨斯人口增长模型

t=1790时的人口数为1790x ,在t 到t+Δt 这一时间间隔内,人口的增长为

()()()x t t x t rx t t +?-=?

由于0

()()

'()lim

t x t t x t x t t

→+-=

则得到可建立含初始条件的微分方程'()x t =()rx t ,

1790(1790)x x ==3.9(省略10^6)

其解为(1790)1790()

r t x t x e -=

2.阻滞增长模型

假设人口增长生长率为人口()x t 的线性递减函数,即m x 。

假设自然资源和环境条件所能承受的最大人口容量为m x ,显然,当

m x x =时,

0()m m r x r xr ==-。所以/m s r r =。因此有

()/m r x r rx r =-。于是建立下列微分方程()

'()(1)()m

x t x t r x t x =-, (1790) 3.9x =。把上式化为11

()(1790)m

dx rd t x x x -

=--。分离常数并积分

得到:

(1790)

1790

1(1)m

m

r t x x x e x --=

+-。

六、模型求解 1.马尔萨斯模型求解

参数估计:r 可以用实际数据的线性最小二乘法求解,对于(1790)1790()

r t x t x e -=,直

接求解是比较麻烦的,因此在两边取对数,即

1790ln ()ln (1790)x t x r t =+-,记

ln ()x t y

=,

1790ln ln3.9 1.36

x ===a 。则原方程化为(x) =

3.9*exp(r*(t-1790))。利用1790—1900年的数据进行拟合, 得到r=0.02142.所以也能求出方程程序见附录1。但本题还可以应用matlab 里的cftool 工具箱求参数,在命令行中输入得到更精确的解: General model:

f(x) = 3.9*exp(r*(t-1790))

Coefficients (with 95% confidence bounds): r=0.02222(0.02163,0.02281)

得到如图所示结果,其中蓝线表示马尔萨斯人口模型预测人口数据,正方形黑点表示实际人口数据。

图1.马尔萨斯人口模型与实际人口数据

则每隔

10

年预测人口为:

1990332.1

x =,

2000412.8

x =,

地震检测模型

楚雄师范学院 2014年“雁峰杯”数学建模竞赛论文 题目地震检测 姓名杨子月 学院数学与统计学院 专业数学与应用数学 2014年5月28日

地震检测模型 摘要 继2008年5月12日在四川汶川大地震之后,2013年4月22日四川雅安又发生了一次7.0级地震,这些重大自然灾害,给我们每一位中国人带来了巨大的伤痛,痛定思痛,我们应该为减少震后灾害做些事情。当地震发生时,震中位置的快速确定对第一时间展开抗震救灾起到非常重要的作用,而震中位置可以通过多个地震观测站点接收到地震波的时间推算得到。 现已采集到某地观测的30个指标的数据,和该地区该时期内已发生地震的经纬度、地震波到达的时间的数据。科学地截取这些数据的有用片段,对数据进行合理地预测处理,用数学方法计算出地震的中心位置。 关键词:地震检测经纬度地震波到达时间震源中心

一、问题重述 假设你是一位地震学家,在某地部署了30座地震台。这些地震台装备了测量和记录地质运动的设备。现已采集了这30座地震台的坐标和某次地震时这些的地震台测得的地震运动到达时间t,现在我们需要建立一个数学模型求出这次地震中心的坐标M(x,y)。 二、模型假设 1、假设震源在地下,发生地震之后地震波沿着各个方向匀速传播,且在传播过程中速度保持不变。 2、假设地震波在各种介质中的传播速度相等。 3、假设地震发生的区域范围内时差为零。 4、、假设由于其他因素而引起10多个指标数据的变化以及非正常波动可以忽略不计。 5、假设地震的前兆指标的数据特征符合一定的概率统计分布。 6、地形各观测点没有剧烈变化。 通过以上条件虽然不能精确求出地震发生的地点,但是可以建立一种在空间和时间上准确模拟地震发生以及预测的模型机制,对于地震预报及防治有很大的现实意义。地震源可能在地下,地震发生之后,地震波从震源点开始以球面方式沿各个方向传播,在空间和时间上是一个三维的立体模型结构。 三、符号说明及名词解释 3.1符号说明 震中位置 M(x,y) 经度 x(度) 纬度 y(度) 震源深度 h(千米) 地震波在各种介质中的传播速度v(千米/秒) 地震波到达时间 t(秒) 3.2 名词解释 地震波:地震被按传播方式分为三种类型:纵波、横波和面波。纵波是推进波,地壳中传播速度为5.5~7千米/秒,最先到达震中,又称P波,它使地面发生上下振动,破坏性较弱。横波是剪切波:在地壳中的传播速度为3.2~4.0千米/秒,第二个到达震中,又称S波,它使地面发生前后、左右抖动,破坏性较强。面波又称L波,是由纵波与横波在地表相遇后激发产生的混合波。其波长大、振幅强,只能沿地表面传播,是造成建筑物强烈破坏的主要因素。[1]

数学建模神经网络预测模型及程序

年份 (年) 1(1988) 2(1989) 3(1990) 4(1991) 5(1992) 6(1993) 7(1994) 8(1995) 实际值 (ERI) 年份 (年) 9(1996) 10(1997) 11(1998) 12(1999) 13(2000) 14(2001) 15(2002) 16(2003) 实际值 (ERI) BP 神经网络的训练过程为: 先用1988 年到2002 年的指标历史数据作为网络的输入,用1989 年到2003 年的指标历史数据作为网络的输出,组成训练集对网络进行训练,使之误差达到满意的程度,用这样训练好的网络进行预测. 采用滚动预测方法进行预测:滚动预测方法是通过一组历史数据预测未来某一时刻的值,然后把这一预测数据再视为历史数据继续预测下去,依次循环进行,逐步预测未来一段时期的值. 用1989 年到2003 年数据作为网络的输入,2004 年的预测值作为网络的输出. 接着用1990 年到2004 年的数据作为网络的输入,2005 年的预测值作为网络的输出.依次类推,这样就得到2010 年的预测值。 目前在BP 网络的应用中,多采用三层结构. 根据人工神经网络定理可知,只要用三层的BP 网络就可实现任意函数的逼近. 所以训练结果采用三层BP模型进行模拟预测. 模型训练误差为,隐层单元数选取8个,学习速率为,动态参数,Sigmoid参数,最大迭代次数3000.运行3000次后,样本拟合误差等于。 P=[。。。];输入T=[。。。];输出 % 创建一个新的前向神经网络 net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm') % 当前输入层权值和阈值 inputWeights={1,1} inputbias={1} % 当前网络层权值和阈值 layerWeights={2,1} layerbias={2} % 设置训练参数 = 50; = ; = ; = 10000; = 1e-3;

地震成因及风险模型

摘要首先,介绍了地震形成的自然因素和非自然因素,并对其发生原因进行了分析和研究;其次,通过对1999-2009年间的地震现场的灾害调查资料和损失评估的资料进行研究,对其进行分析与处理,采取以实际烈度区作为分配单元,建立适用于县级区域小尺度的地震风险分析模型;最后基于烈度的地震分析模型与基于建筑物易损性地震分析模型预测结果进行比较,由此说明在县级区域小尺度上,地震风险分析模型的适用性。 关键词分析模型烈度地震灾害损失评估 A Study on the Analysis Mode for the Causes and Risks of Earthquakes//Wang Xingyu[1],Chen Peng[2]* Abstract We first introduced the earthquake causes which con-sist of the natural factors and unnatural factors.Second,we use data from the investigation of earthquake disasters and the inf-ormation of disaster losses1999-2009,gathering respective sec-tions strength data of the population,the per capita GDP and the area of land,from evaluation information of earthquake disa-ster and statistics of the earthquake province when the earthqu-ake happens.By analyzing and handling the above data,use virtual broken-level areas as allocation units and establish risk analysis model for medium and small scale earthquake of https://www.360docs.net/doc/d89778509.html,parison the two forecast results from the earthquake analysis model based on strength and building damage to prove that the earthquake analysis model based on strength is more suitable for medium and small scale county.Finally,we introduced some knowledge about self-protection when the earthquake happens. Key words analysis model;strength;earthquake disaster;evalu-ation of losses First-author's address Changkou Middle School of Fuyang City,311400,Hangzhou,Zhejiang,China 1引言 地震作为中国灾害中破坏力最强,损失最严重的灾种,而被研究者所重视。因此,对地震成因的分析以及如何减轻地震风险是这篇文章的主要内容。随着城市化进程日益加快,承灾数量不断增加,但是,灾害评价分析模型还不能满足现代应急的需求。以往的地震评价研究模式,主要是针对地震风险分析模型在地震减灾中长期规划研究,但不适用于突发性地震事件。如何快速、准确地对突发性地震事件发生前或者发生时做出应急管理是决策者面临的重大难点。本文提出了一个地震风险分析模型,该模型能够很好地满足地震应急需求,同时在一定程度上满足抗震风险分析需求。 2地震发生的自然原因 地震是地壳运动的一种特殊表现形式,也是极为常见的地质现象。地震有多种成因,根据其成因分为构造地震、火山地震和陷落地震三种主要类型。 2.1构造运动 构造地震是由地壳运动所引起的地震。一般而言,地壳运动是长期的、缓慢的,一旦地壳所积累的地应力超过了组成地壳岩石极限强度时,岩石就要发生断裂而引起地震,也就是说地应力从逐渐积累到突然释放时才发生地震。构造地震是一种活动频繁、影响范围大、破坏力强的地震,世界上最多(90%以上)和最大的地震都属于构造地震[1]。 2.2火山运动 由于火山活动时岩浆喷发的冲击力或热力作用而引起的地震,称为火山地震。火山地震一般较小,数量约占地震总数的7%左右,地震和火山往往存在关联,火山爆发可能会激发地震,而发生在火山附近的地震也可能引起火山爆发,通常发生在板块的生长边界。其特点是震源常限于火山活动地带,一般深度不超过10公里的浅源地震,震级较大,多属于没有主震的地震群型,影响范围小。 2.3陷落运动 陷落地震是由于岩层大规模崩塌或陷落而引起的地震。这种地震为数很少,只占地震总数的3%左右,一般震级较小,影响范围不大,地震能量主要来自重力作用。陷落运动主要发生在石灰岩或其他易溶的岩石地区,由于地下溶洞不断扩大,洞顶崩塌,引起震动,导致矿洞塌陷或大规模山崩、滑坡等也可能导致这类地震发生。 3地震发生的非自然原因 在特定地区由于某种地壳外界的非自然因素而引起的地震,称为诱发地震。这些外界因素可能是地下核爆炸、陨石坠落、油井灌水等,其中最常见的是水库地震。水库蓄水,石油和天然气、盐卤、地下热(汽)储的开发,废液处理和油田开采中的深井注水,钻进过程中的井漏,矿山抽排水,固 ([1]杭州市富阳市场口中学浙江·杭州311400; [2]吉林师范大学旅游与地理科学学院吉林·四平136000) 中图分类号:K909文献标识码:A文章编号:1672-7894(2012)15-0081-03 81

数学建模人口模型

摘要 以2010年11月1日零时为标准时点,中国大陆31个省、自治区、直辖市和现役军人的人口共13.397亿。13亿是一个忧虑的数字。13亿人要吃饭、要穿衣、要上学、要就业、要住房……,消费的需求乘以13亿,就是一个庞大的数目,而我国的耕地、水资源、森林以及矿产资源本来就稀缺,再除以13亿,就少得可怜。平均每人耕地面积只有1.4亩,水资源只相当于世界人均水平的1/4…….、 中国是世界上人口最多的发展中国家,人口多,底子薄,人均耕地少,人均占有资源相对不足,是我国的基本国情,人口问题一直是制约中国经济发展的首要因素。当前中国的人口存在着最为明显的三大特点:(1)人口基数大,人口数量的控制难度仍很大。(2)人口整体素质不高,特别是县域及以下农村人口素质普遍偏低。(3)人口结构不合理,城乡差别、地区差别和人口素质差别很大。 人口数量、质量和年龄分布直接影响一个地区的经济发展、资源配置、社会保障、社会稳定和城市活力。在我国现代化进程中,必须实现人口与经济、社会、资源、环境协调发展和可持续发展,进一步控制人口数量,提高人口质量,改善人口结构。对此,单纯的人口数量控制(如已实施多年的计划生育)不能体现人口规划的科学性。政府部门需要更详细、更系统的人口分析技术,为人口发展策略的制定提供指导和依据。 我国是世界第一人口大国,地球上每九个人中就有二个中国人,在20世纪的一段时间内我国人口的增长速度过快,如下表: 有效地控制人口的增长,不仅是使我国全面进入小康社会、到21世纪中叶建成富强民主文明的社会主义国家的需要,而且对于全人类社会的美好理想来说,也是我们义不容辞的责任。 长期以来,对人口年龄结构的研究仅限于粗线条的定性分析,只能预测年龄结构分布的大致范围,无法用于分析年龄结构的具体形态。随着对人口规划精准度要求的提高,通过数学方法来定量计算各种人口指数的方法日益受到重视,这就是人口控制和预测。 我国人口问题已积重难返,对我国人口进行准确的预测是制定合理的社会经济发展规划

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 ?+=?-。 对于新政策的实施,我们做出了两个假设。在假设只有出生率改变的情况,人口呈现一次函数线性增加。并拟合出一次函数0.032735617965.017372.5t Y e ?=?-;在假设人口增长率增长20%时,做出了预测如果单独二胎政策实施,到2021年,深圳市常住人口数将会到达1137.98千万人。 关键词:GM(1,1)灰色模型 Logistic 阻滞增长模型 线性拟合 非线性拟合

地震预测模型doc

精心整理2011年赣南师院数学建模竞赛选拔赛 题目地震预测模型 摘要: 本文前三个任务主要考虑是各指标的变化对地震发生问题的影响,通过对各指标数据量的分析建立相应的模型,并对任务四和任务五给出了合理的解答。 针对任务一:我们从原始数据中计算出各项指标的日均值,绘制出各指标分年度的时间序列图, 磁波幅度 。 关键词: 一·问题的重述 1.1背景分析 地震是地壳快速释放能量过程中造成的振动。虽然预测地震是世界性难题,但迄今科学界普遍认为,有可能反映地震前兆特征的指标可能不少于10个。已经有专业仪器在多个定点实时按秒记录这些指标的数据,期望通过对记录数据的分析研究找到地震的前兆特征。 现已采集到某地2005年1月1日至2010年6月30日按小时观测的10多个指标的数据,和该地区该时期内已发生地震的时刻、经纬度、震级及震源深度的数据。这些数据中隐藏着地震发生的前兆特征。科学地截取这些数据的有用片段,对数据进行合理地预处理,用数学方法揭示地震前兆

的数据特征,是一项很有意义的研究工作。 题给数据中的这10多个指标,究竟哪些与地震的发生有关,有何种关系,是单一关系还是复合关系;除这10多个指标外还有哪些因素及含题给指标在内的哪些指标的哪种数学模型更能反映地震的前兆特征等等,人们迄今仍不很清楚,需要进行深入地研究。地震数据的观测是持续进行的,随着时间的推移数据的规模会不断扩大。从中挖掘地震的前兆特征,必须有合理的数学模型,也必须有科学高效的算法分析平台。因此,需要我们结合附件中给出的实际记录数据,尝试完成以下任务。 1.2任务的提出 任务一:分析数据特征,建立数学模型以度量各指标对地震发生的敏感程度。 越大 任务三:中要结合题给数据,建立数学模型来研究地震发生前的数量特征。主要运用贝叶斯判别分析法进行建模,对已给数据进行先验信息、后验信息分析。 任务四:要将计算程序集结成地震数据分析平台,能够完成其它地震数据的分析,并能自动输出前任务的重要分析结果。 任务五:是针对进一步的研究设想写一篇切实可行的报告。 三·问题的基本假设 (1)地震监测点的监测设施能正常运转; (2)地震监测设施周围不存在影响其工作效能的干扰源,如飞机场、发电厂等;

2007全国数学建模中国人口增长预测

2007全国数学建模中国人口增长预测 摘要: 针对题目所提要求,我们建立了两个中国人口预测模型,分别用于对中国人口的发展趋势做短期和中长期的预测。 为了对中国人口发展做短期的预测,考虑到题目所给的数据资料的不全面,我们由马尔萨斯的人口指数增长模型得到启发,针对中国人口发展的特点,把出生率和死亡率函数这两大对人口增长起主要作用的因素作为建模的关键参数,在附件中没有给出中国近年总人口数的情况下,建立了短期内预测中国人口增长的微分方程模型。在该模型中,为了得到出生率和死亡率函数这两个重要参数,我们通过分析题目所给数据,提取出有效信息,计算归纳出2001年到2005年的出生率和死亡率,并在此基础上引入灰色模型,用于对出生率和死亡率进行预测,得出了出生率和死亡率关于时间的函数。较准确的估计出了人口增长的关键参数,使得建立的人口增长短期预测模型不仅符合中国人口的发展特点,而且简单易用,能在未知总人口数的情况下预测人口的相对发展变化,这一优点使得可以方便且准确的用于预测中国人口短期内的发展趋势。 为了对中国人口发展做中长期的预测,考虑到短期模型在预测人口中长期发展中的局限性以及影响人口发展的众多因素的不确定性和它们之间关系的复杂性,我们利用灰色动态模型的特点,从《中国统计年鉴》中查到了中国近年的人口总数(见附表一),把人口数做为灰色量,对原始各年人口序列进行分段建模,对各分段模型进行定性分析比较,根据各阶段宏观指标的相关确定一组适当的权数,进行预测模型的最优组合,以确定最优预测模型,从而建立了中长期预测中国人口增长的灰色动态系统人口模型,对中国人口进行了中长期的预测。 在对中国总人口进行短期和中长期的总体预测后,我们从附件中提取出城、镇、乡三地人口、男女出生性别比、妇女生育率、老龄人口比率等相关数据,对中国未来城、镇、乡三地人口比例、男女出生性别比、妇女生育率、老龄人口比率等影响人口发展的主要因素做趋势预测,从而达到了对中国人口全方位的预测。 关键词:出生率、死亡率、指数增长模型、灰色动态模型、性别比、老龄化、生育率。

数学建模分数预测论文完整版

高考录取分数预测模型 姓名: 班级: 姓名: 班级: 姓名: 班级:

关于高考录取分数预测模型的探究 摘要 本文通过差分指数平滑法和自适应过滤法分别建立模型,根据历年学校录取线预测下一年的录取分数线。最后,根据预测出来的最佳数据,给2014年报考本校的考生做出合理的建议。 对于问题一和问题二,首先根据题意和所给出的学校历年的录取分数线,不难分析出高校的录取分数线是由当年的题目难度、考生报考数量、“大年”和“小年”等因素决定的。每年的分数线还是有一定差距的,例如,本校2012在北京市电气专业的录取线是428分,而2013年是488分,相差60分。因此,预测的时候,需要通过一些方法使数据趋于平滑,使之便于预测。通过这些分析,建立了两种可靠的预测模型。 模型一通过差分的方法,利用Matlab软件将后一年Y t与前一年Y t-1的数据相减得到一个差分值,构成一个新序列。将新序列的值与实际值依次迭加,作为下一期的预测值。以此类推,预测出2014年的录取分数线。模型二是根据一组给定的权数w对历年的数据进行加权平均计算一个预测值y,然后根据预测误差调整权数以减少误差,这样反复进行直至找到一组最佳权数,使误差减小到最低限度,再利用最佳权数进行加权平均预测。这两种方法很好的解决了历年录取分数相差较大难以预测的问题。预测值相对准确。预测结果数据量较大,在此以河北省为例,给出预测结果模型一:2014年本校电气专业录取线为495,模型二:2014年本校电气专业录取线为536。 最后,通过预测出的数据,比对模型一和模型二,取最佳预测值,给报考科技学院的考生做出较为合理的建议。 关键词:序列权数差分值加权平均高考录取线

高阶统计量地震子波估计建模

2006年10月 第41卷 第5期  3山东省东营市中国石油大学(华东)信息与控制工程学院,257061本文于2005年12月21日收到,修改稿于2006年5月12日收到。 本项研究受高等学校博士学科点专项科研基金(No.20020008004)部分资助。 ?处理方法? 高阶统计量地震子波估计建模 戴永寿3①② 郑德玲① 魏 磊② 霍志勇② (①北京科技大学信息工程学院;②中国石油大学(华东)信息与控制工程学院) 摘 要 戴永寿,郑德玲,魏磊,霍志勇.高阶统计量地震子波估计建模.石油地球物理勘探,2006,41(5):514~518,540 本文在反射系数序列为非高斯、平稳和统计独立的随机过程,地震子波为非因果、混合相位的假设条件下,分别应用滑动平均(MA )和自回归滑动平均(ARMA )模型对地震记录进行建模,并采用运算代价较小的基于高阶累积量的线性化求解方法———累积量矩阵方程法进行了子波提取和模型适应性的研究。数值模拟结果和实际地震数据处理结果表明:自回归滑动平均(ARMA )模型比滑动平均(MA )模型具有参数节省、模型更为高效的特点;累积量矩阵方程法可以有效地压制加性高斯噪声,但对累积量样本估计的准确性要求较高;如果累积量样本估计的误差和方差适度,结合自回归滑动平均(ARMA )模型描述的累积量矩阵方程法可以高效、准确地估计出地震子波。 关键词 高阶累积量 子波 自回归滑动平均(ARMA ) 滑动平均(MA ) 建模 1 引言 作为地震资料反褶积处理、波阻抗反演以及正演模拟的基础工作,准确的地震子波估计对于高分辨率、高信噪比、高保真度的地震勘探数据处理具有极为重要的意义。统计性子波提取方法的基本原理是首先对反射系数序列的分布做某种假设,然后利用地震记录的统计信息进行子波估计。在没有任何先验知识的情况下,通常假设反射系数序列为一个非高斯、平稳和统计独立的随机过程,假设子波为一个非因果、非最小相位系统,加性噪声为高斯色噪声。因此在利用地震记录的统计信息进行子波估计时,其高阶累积量不仅能保留系统的相位信息,而且能较好地压制高斯色噪声,显示出此法的优越性。 近年来,基于高阶累积量的参数化子波估计方法得到了快速发展。Lazear [1]首先引入滑动平均(MA )模型描述地震记录,然后将子波四阶矩和地震资料的四阶累积量在最小均方误差意义下进行拟合,并用梯度下降法求解目标函数。随后,Velis 等人[2]及尹成等人[3]试图应用特性更好的全局最优化 方法解拟合函数,但求解效率普遍较低。石殿祥等 人[4]基于高阶累积量研究了非最小相位子波提取问题,虽取得了一定的成果,但依然沿用了滑动平均(MA )模型来描述地震记录。 本文分别采用滑动平均(MA )模型和自回归滑动平均(ARMA )模型来描述地震记录,并借助基于高阶累积量的线性化参数估计方法———矩阵方程法求解模型参数,最终精确估计了地震子波。 2 地震记录的滑动平均(MA)模型描 述及矩阵方程法子波提取 地震记录y (n )可视为一个零均值的平稳随机过程,且符合如下褶积模型 y (n )= ∑q i =0 w (i )r (n - i )+v (n ) =w (n )3r (n )+v (n ) (1) 式中:w (n )为地震子波;r (n )为反射系数序列;v (n )为环境噪声。显然,式(1)符合典型的滑动平均(MA )模型表达式,因此可以把地震记录看作是有限脉冲响应(FIR )系统的含噪输出。对于上述模型有如下假设:

数学建模之灰色预测模型

、灰色预测模型 简介(P372) 特点:模型使用的不是原始数据列,而是生成的数据列。 优点:不需要很多数据,一般只用4个数据就能解决历史数据少,序列的完整性 和可靠性低的问题。 缺点:只适用于中短期的预测和指数增长的预测。 1、GM(1,1)预测模型 GM(1,1)表示模型为一阶微分方程,且只含有一个变量的灰色模型。 1.1模型的应用 ① 销售额预测 ② 交通事故次数的预测 ③ 某地区火灾发生次数的预测 ④ 灾变与异常值预测,如对旱灾,洪灾,地震等自然灾害的时间与程度进行预报 (百度文库) ⑤ 基于GM(1,1)模型的广州市人口预测与分析(下载的文档) ⑥ 网络舆情危机预警(下载的文档) 1.2步骤 ① 级比检验与判断 由原始数据列x (0) =(x (o ) (1),x (o ) (2),…,x (0)(n))计算得序列的级比为 2 2 若序列的级比(k) -(e^ '.e 0 2),贝U 可用x (0)作令人满意的GM(1,1)建模。 光滑比为 P (k )= k x <0) ( k) \- (0) x (I) i 珀 若序列满足 p(k 1) ::1,k =2,3,…,n-1; p(k) p(k)〔0,T,k=3,4, ,n; 「:: 0.5. ■ (k)二 x (0)(k -1) x (0) (k) ,k - 2,3, , n.

则序列为准光滑序列。 否则,选取常数c 对序列x (0)做如下平移变换 y (o )(k)=x (o ) (k) c,k=1,2「, n, 序列y (0)的级比 、 y 0(k-1) 一 'y (k) (0) ,k = 2,3, , n ? y(k) ② 对原始数据x (0)作一次累加得 x ⑴=(x ⑴(1),X (1)(2),…,x (1)(n)) =(x (0)(1,x (0)(1 +x (0) (2),…,x (0)⑴+…+x (0)(n)). 建立模型: dx ( 1 ) ——ax ⑴=b,( 1) dt ③ 构造数据矩阵B 及数据向量丫 ■ -z (1) ⑵ 1 1 f x (0) (2)1 B = -z ⑴⑶1 9 亍 ,丫二 x (0)(3) a -z ⑴(n) 1_ x (0) (n)J 其中:z ⑴(k) =0.5x ⑴(k) 0.5x ⑴(k -1),k =2,3, ,n. ④ 由 求得估计值召=b?= ⑤ 由微分方程(1)得生成序列预测值为 ( b?) b? x>(1)(k+1)= :x (0)(1)—三 ,k=0,1,…,n —V, l 召丿 召 则模型还原值为 00)(k 1)=0)化 1)-0),k =1,2, ,n-1,. ⑥ 精度检验和预测 残差 ;(k) =x (0)(k)-?(0)(k),k=1,2, ,n, -(B T B)4B T Y u?=

人口结构与经济发展预测=数学建模好论文

2011高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): B 我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话): j4228 所属学校(请填写完整的全名):**工程大学 参赛队员 (打印并签名) :1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名): 日期: 2012 年 9 月 10日

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2011高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号): 赛区评阅记录(可供赛区评阅时使用): 全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号): 全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号): 人口结构和经济发展预测模型 摘要 众所周知,人口结构和影响经济发展的因素是国家发展和制定政策的基础和依据。如果不能进行合理的预测,就会给政策制定带来困难甚至做出错误决策。因此,有必要对人口结构和影响经济发展的因素建立定量的数学模型。 问题一:首先建立了科布道格拉斯生产函数模型,计算出技术进步、固定资产投资、

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2001年到2005年的人口情况的数据,对我国的人口增长建立数学模型并作出预测。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,每一个年龄分为一段。用2005年的每个年龄的人数预测2006年统一年龄的人数。把2006年各年龄的预测值相加,即可得到2006年的总人数的预测。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。在递归模型主体框架的基础上,逐步深入建立四个模型。 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2005年数据逐步迭代得到人口随时间的变化曲线。然后,用2001年的数据运用模型一迭代出2001年—2005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,引进人口因素影响因子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发现模型四与前面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、有劳动力的人数等作出预测。 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。 关键词:递归模型,人口政策影响因子,阻滞因子,人口城镇化

关于中国人口预测模型的讨论模型-大学生数学建模竞赛优秀论文范文模板参考资料

承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): A 我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话): 所属学校(请填写完整的全名):福州大学 参赛队员(打印并签名) :1. 李译(135********) 2. 李志坤(135********) 3. 殷婷 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名): 日期: 2007 年 9 月 24 日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):

编号专用页 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号): 全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号):全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):

中国人口增长预测 摘要: 针对题目所提要求,我们建立了两个中国人口预测模型,分别用于对中国人口的发展趋势做短期和中长期的预测。 为了对中国人口发展做短期的预测,考虑到题目所给的数据资料的不全面,我们由马尔萨斯的人口指数增长模型得到启发,针对中国人口发展的特点,把出生率和死亡率函数这两大对人口增长起主要作用的因素作为建模的关键参数,在附件中没有给出中国近年总人口数的情况下,建立了短期内预测中国人口增长的微分方程模型。在该模型中,为了得到出生率和死亡率函数这两个重要参数,我们通过分析题目所给数据,提取出有效信息,计算归纳出2001年到2005年的出生率和死亡率,并在此基础上引入灰色模型,用于对出生率和死亡率进行预测,得出了出生率和死亡率关于时间的函数。较准确的估计出了人口增长的关键参数,使得建立的人口增长短期预测模型不仅符合中国人口的发展特点,而且简单易用,能在未知总人口数的情况下预测人口的相对发展变化,这一优点使得可以方便且准确的用于预测中国人口短期内的发展趋势。 为了对中国人口发展做中长期的预测,考虑到短期模型在预测人口中长期发展中的局限性以及影响人口发展的众多因素的不确定性和它们之间关系的复杂性,我们利用灰色动态模型的特点,从《中国统计年鉴》中查到了中国近年的人口总数(见附表一),把人口数做为灰色量,对原始各年人口序列进行分段建模,对各分段模型进行定性分析比较,根据各阶段宏观指标的相关确定一组适当的权数,进行预测模型的最优组合,以确定最优预测模型,从而建立了中长期预测中国人口增长的灰色动态系统人口模型,对中国人口进行了中长期的预测。 在对中国总人口进行短期和中长期的总体预测后,我们从附件中提取出城、镇、乡三地人口、男女出生性别比、妇女生育率、老龄人口比率等相关数据,对中国未来城、镇、乡三地人口比例、男女出生性别比、妇女生育率、老龄人口比率等影响人口发展的主要因素做趋势预测,从而达到了对中国人口全方位的预测。 关键词:出生率、死亡率、指数增长模型、灰色动态模型、性别比、老龄化、生育率。

地震预测研究发展战略几点思考

地震预测研究发展战略几点思考 岳明生 (2005年1月6日) 同志们:  2004年12月13—14日,中国地震局在北京召开了《地震预报发展战略研讨会》,近80位院士、专家参加了会议。会议分二个阶段进行,第一阶段是专题报告,第二阶段是自由发言。专题报告观点明确,内容丰富,论述详实。自由发言踊跃,提出了很多很好的建议。陈建民局长、宋瑞祥同志分别到会发表了重要讲话。与会院士、专家一致认为,这是一次学术空气、讨论氛围都很好的会议。院士、专家们的很多建议对制定我国地震预报发展战略都具有十分重要的参考价值。 会议形成了三点共识,一是地震预报是十分困难的,要比我们料想的困难程度难得多。但近四十年来的观测事实说明,地震是有规律、有前兆的,最终实现地震预测是可能的。为此,我们必须正视困难,增强信心,坚定开展地震预测研究和预报工作的决心。二是我国近四十年来的地震预测研究和地震预报工作是有成绩的,其在全世界的先进地位是有目共睹的,但监测、预报、科研越来越脱节、基础研究落后、创新不足的问题已经严重地影响到地震预报工作的发展,必须引起高度重视。三是突出重点,重建地震预测研究实验场,带动我国地震预测研究和地震预报工作向纵深发展。正确处理继承与发展的关系,已有的监测预报成果是我们的宝贵财富,是发展的基础,既要继承好,又要不断向纵深发展,同时必须不断地引进新理论、新技术、新思路;全面加强地震预测研究,建立地震预测研究可持续发展和监测、预报、科研有机结合机制,既要重视发震机理的研究,又要重视地震前兆现象的研究;实行开放式的地震预测研究,欢迎国内外、行业内外和广大人民群众参与我国的地震预测研究,鼓励多路探索,百花齐放,百家争鸣。  下面我对会议形成的三点共识谈点认识。 一、正视困难,增强信心,坚定开展地震预测研究的决心 地震预测科学是一门以科学假说为理论依据,以观测为基础的预测科学。根据马克思主义认识论,我们可以将假说(模型)、观测、地震建立如下关系:  如图1所示,人们根据对地震成因和地震前兆机理的已有认识,建立模型;再根据模型选择观测方法,制定观测方案,确定预期的地震前兆指标;地震发生后把实际观测到的地震前兆现象与预期的地震前兆指标进行对比,找出差距;根据差距再去修改模型,然后再重复模型-观测-地震的循环过程,以至无穷,一步步缩小预期的地震前兆指标与实际观测到的地震前兆现象的差距,最后实现地震的准确预测。   图1 地震震源形成及其演化的模型,自Reid1911年提出地震弹性回跳理论后,又相继提出了地震包体理论(B.T.Brady)、红肿理论(傅承义)等多种理论模型,但都不能全面解释震源形成和演化过程。现在开展的地震前兆观测有地震活动性、地壳形变、地下水、地电、地磁、应力-应变、气象、诱发因子、宏观异常等十几类近百种方法,也发现了大量的异常现

2007年全国数学建模大赛A题中国人口增长预测与控制题目和论文赏析(1)(1)

中国人口增长预测与控制 摘要 近年来,中国人口最突出的特点是:老龄化加速、出生人口性别比持续增高和乡村人口城镇化。针对这些特点,建立各个影响因素的数学模型,最后建立中国人口的增长模型。 对于问题一,首先将人口增长的预测问题转化为对出生率、死亡率和城镇乡转移率的预测。通过原题附录3数据的分析研究,发现影响人口增长的主要因素可以归结为出生率、死亡率和城镇乡转移率,并依此建立了不同参数随时间变化的递推数学模型,讨论了各个参数对人口增长的影响。其次,分别拟合死亡率和生育率、城镇乡转移率对年龄的分布。建立了差分数学模型,将死亡率、生育率与城镇乡转移率的预测归结到总和死亡率、总和生育率与城镇乡总和转移率的预测,由于概率分布是相对稳定的,模型参数整体健壮。对中短期的预测而言,总和死亡率、生育率和转移率的变化是近似线性的;对长期的预测,采用SI和SIS模型来描述其非线性变化,其模型的控制参数变化体现了国家人口政策的控制力度,结果表明模型具有长期可控性。 对于问题二,采用所建模型对0—90岁人口做出中短期和长期预测。2006-2030年总人口逐年增加,2006年为13.062亿,2007年为13.109亿,2008年为13.158亿,2010年为13.3亿,2023年达到高峰期13.829亿,以后开始下降趋于平缓,到2030年为13.805;乡城转移率逐年增加,短期线性变化,2006年为0.454,2007年为0.471,2008年为0.490,2010年为0.526,长期由非线性模型描述,到2030年,城乡比例为0.901;整体老龄化程度增大,2006年为0.129,2007年为0.134,2008年为0.139,2010年为0.150,到2030年为0.325,在农村老龄化尤其严重,可以确定为地区间的迁移。同时在做长期预测时,不同的国家策略导致不同的人口状况(见图[26-30]),得到的结论可以作为国家制定人口方针的建议。 对于问题三,指出模型的优缺点。通过求解经典的Logistic模型和Leslie模型,并将所得结果与本文模型结果比较,发现本文模型具有易操作性、可控性、健壮性等优点;主要缺点是在短期预测时准确度稍差。 关键词:人口控制差分模型预测拟和Leslie模型Logistic方程 一、问题重述 中国是一个人口大国,人口问题始终是制约我国发展的关键因素之一。根据已有数据,运用数学建模的方法,对中国人口做出分析和预测是一个重要问题。近年来中国的人口发展出现了一些新的特点,例如,老龄化进程加速、出生人口性别比持续升高,以及乡村人口城镇化等因素,这些都影响着中国人口的增长。2007 年初发布的《国家人口发展战略研究报告》(附录1) 还做出了进一步的分析。关于中国人口问题已有多方面的研究,并积累了大量数据资料。附录2就是从《中国人口统计年鉴》上收集到的部分数据。试从中国的实际情况和人口

对中国大学生数学建模竞赛历年成绩的分析与预测

2012年北京师范大学珠海分校数学建模竞赛 题目:对中国大学生数学建模竞赛历年成绩的分析与预测 摘要 本文研究的是对自数学建模竞赛开展以来各高校建模水平的评价比较和预测问题。我们将针对题目要求,建立适当的评价模型和预测模型,主要解决对中国大学生数学建模竞赛历年成绩的评价、排序和预测问题。 首先我们用层次分析法来评价广东赛区各校2008年至2011年及全国各大高校1994至2011年数学建模成绩,从而给出广东赛区各校及全国各大高校建模成绩的科学、合理的评价及排序;其次运用灰色预测模型解决广东赛区各院校2012年建模成绩的预测。 针对问题一,首先我们对比了2008到2011年参加建模比赛的学校,通过分析我们选择了四年都参加了比赛的学校进行合理的排序(具体分析过程见表13),同时对本科甲组和专科乙组我们分别进行排序比较。在具体解决问题的过程中,我们先分析得出影响评价结果的主要因素:获奖情况和获奖比例,其中获奖情况主要考虑国家一等奖、国家二等奖、省一等奖、省二等奖、省三等奖,我们采用层次分析法,并依据判断尺度构造出各个层次的判断矩阵,对它们逐个做出一致性检验,在一致性符合要求的情况下,通过公式与matlab求得各大学的权重,总结得分并进行排序(结果见表11);在对广东赛区各高校2012建模成绩预测问题中,我们采用灰色预测模型,我们以华南农业大学为例,得到该校2012年建模比赛获奖情况为:省一等奖、省二等奖、省三等奖及成功参赛奖分别为5、9、8、8(其它各高校预测结果见表10)。 针对问题二,我们对全国各院校的自建模竞赛活动开展以来建模成绩排序采用与问题一相同的数学模型,在获奖情况考虑的是全国一等奖、全国二等奖。运用matlab求解,结果见表12。 针对问题三,我们通过对一、二问排序的解答及数据的分析,得出在对院校进评价和预测时还应考虑到各院的师资力量、学校受重视程度、学生情况、参赛经验等因素,考虑到这些因素,为以后评价高校建模水平提供更可靠的依据。 关键词:层次分析法权向量灰色预测模型模型检验 matlab

数学建模地震预测模型

数学建模竞赛论文 题目:地震预测数学建模 姓名:张志鹏学号:12291233 学院:电气工程学院 姓名:赵鑫学号:10291033 学院:电气工程学院

姓名:张书铭学号:12291232 学院:电气工程学院

目录 摘要 (3) 一、问题重述 (4) 二、问题的分析 (4) 三、建模过程 (5) 问题1:地震时间预测 (5) 1、问题假设 (5) 2、参数定义 (6) 3、求解 (6) 问题2:地震地点预测 (7) 1、问题假设: (7) 2、参数定义 (8) 3、求解过程: (8) 四、模型的评价与改进 (12) 参考文献 (13)

摘要 大地振动是地震最直观、最普遍的表现。在海底或滨海地区发生的强烈地震,能引起巨大的波浪,称为海啸。在大陆地区发生的强烈地震,会引发滑坡、崩塌、地裂缝等次生灾害。对人们的生产生活成巨大影响,严重威胁人们的生命和财产安全,所以,对地震的预测是十分必要的。 本文根据从1900年以来中国发生的八级以上地震的时间和地点分析,利用合理的数学建模方法,对下一次中国可能发生的八级以上地震的和时间和地点进行合理的预测。建模方法分为对于时间的预测和地点的预测两个方面。 问题1:对于时间的预测 采用的方法为指数平滑法,它是通过计算指数平滑值,配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。 问题2:对于地点的预测 根据长久的数据表明,八级以上地震主要发生在东经70°——110°,北纬20°——50°这个范围内,据此将整个地震带划分为100个区域,按顺序进行编号。建立时间与地震区域编号的数学模型,利用线性回归的方法对下次地震地点预测。

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