美国人口增长预测模型

2016年数学建模论文

第一套

论文题目：人口增长模型的确定

组别：第35组

姓名：耿晨闫思娜王强

提交日期：2016年7月4日

题目：美国人口增长预测模型

摘要

本文根据近两个世纪美国每十年一次的人口统计数据，建立了指数增长模型，即Malthus模型，并通过1790-1890年的数据验证了它的准确性。但是，随着时间的推移，拟合函数与统计数据误差逐渐增大，所以，又建立了阻滞增长模型，即Logistic 模型，这个模型的拟合函数与统计数据误差较小，并用该模型对美国未来几年的人口做出了预测。总体来说，阻滞增长模型在预测准确度方面要明显优于原始的马尔萨斯人口指数增长模型。

关键词：指数增长模型，阻滞增长模型，人口预测

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

1.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。

2.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，并对两次预测结果进行对比分析。

3.查阅资料找出中国人口与表1同时期的人口数量，用以上建立的两个模型进行人口预测与分析。

二、问题分析

影响人口增长的因素很多，其中最主要的两个因素是出生率和死亡率。出生率受到婴儿死亡率、对避孕的态度及措施效果、对堕胎的态度、怀孕期间的健康护理等因素的影响；死亡率则受到卫生设施与公共卫生状况、战争、污染、医疗水平、饮食习惯、心理压力和焦虑等因素的影响。此外，影响人口在一个地区增长的因素还有迁入和迁出、生存空间的限制、水和食物、疾病等。在这些因素中，有些是常态的或者有规律的，这些因素对人口的增长是恒定的；而有些因素是随机的，对人口的增长是没有规律的。因此，当大范围、长时期研究人口增长问题时，对人口增长产生影响的随机因素就不在考虑了。

建立该模型的目的是要能通过模型预测美国后来每十年的人口数具体变化，并与实际的数据进行对比，看误差的大小。在此基础上利用改进的模型对美国人口同时期数量进行预测，并进行总结分析。

三、问题假设

人口指数增长模型中采用以下基本假设：

（1）单位时间的人口总量增长与当时的人口呈正比，比例常数为k；

（2）假设t时刻的人口为N(t)，因为人口数一般是很大的，所以将N(t)近似地视为连续，可微的函数。记初始时刻（t=0）的人口数为N0。新生人口数百分率为a，死亡的百分率为b，那么,经过Δt时间后，人口数量为N（t+Δt）就是原来人口数量加上Δt时间内新生人口数减去死亡人口数。

四、变量说明

t 0：数据的起始时间，即1790年； t ：时间变量； r ：人口固有增长率；

N 0：当时间t=1790时的人口数量，即3.9*10^6人； N(t)：t 时刻人口数量； N m ：最大人口容量。

五、模型建立

在Malthus 的人口指数增长模型中，根据假设我们可以得到：

()()()()N t t N t aN t t bN t t +?=+?-? （1）

上式进行变形，

()()()bN N

aN t t kN t t

?=-=?， 其中，t N N

?=?（+t ）-N(t) 可见在一段时间内，人口的变化和人口的数量成正比，用瞬时变化率逼近平均变化率得：

00()dN

kN dt

N t N ==???

（2）

式中：N 0--初始时刻的人口数；N--人口数。 用分离变量法得到上述方程的解为：

()0

0kt

kt N e N t e = （3）

即方程的解为 0()

0k t t N N e

-= （4）

六、模型求解

利用MATLAB 数学工具，对数据中前十一年(1790-1890)的人口数拟合（4）式.现对问题进行变形以便处理，对（4）式进行取对数，得：

()00ln ln N k t t N =-+ （5）

取00

=t ，在MATLAB 中输入程序（程序1）：

可以得到 k=0.2808;

lnN 0=1.4107即N 0=4.0988

所以1790年到1890年的拟合函数为线性函数ln 0.2808 1.4107N t =+，所以：

0.28084.0988t N e = （6）

绘制离散点和拟合函数的图像进行对比，在MATLAB 中输入程序（程序2）： 得图1如下：

图1:1790-1890年美国人口拟合曲线图

比较拟合的曲线图和散点图（图1）可以发现与19世纪的人口增长情况相吻合。类似地，可以求出1790年至1990年的拟合函数为

0.21425.5918t N e = （7）

拟合过程如下：

在MATLAB 中输入程序见（程序3）： 可以得到 k=0.2142

ln N 0=1.7213即N 0=5.5918

所以1970年到1990年的拟合函数为线性函数0.2142 1.7213y x =+，所以：

0.21425.5918t N e =

绘制离散点和拟合函数的图像进行对比，在MATLAB 中输入程序（程序4）， 得图2如下：

图2:1790-1990年美国人口拟合曲线图

此时我们可以观察到虽然前期的数据能较好的吻合，但是随着时间的推移并不能很好的反应后期的人口真实情况，函数估计值与统计数据的误差越来越大。这说明，用指数增长模型预测短期人口的数量可以得到较好的结果，但是从长期来看，任何地区的人口数量都不可能无限制地增长。因此，指数增长模型不适合预测长时期人口的增长情况。

Malthus 模型中，我们只考虑了出生率和死亡率对人口的影响，而忽略了其他因素如自然资源、生存环境等对人口的影响。然而这些因素对人口增长起着阻滞作用，并且随着人口数量的增加，阻滞作用也会增大。因此需要将增长率k 看作是人口数量的函数，丹麦生物学家Pierre-Francois-Verhulst 在指数增长模型的基础上建立了改进的Malthus 模型，即Logistic 模型。

一般来说人口的增长率是变化的，当人口较少时，增长速度较快，增长率较大；当增加至一定的数量时，增长速度必然会减慢，增长率开始减小。因此增长率K 应该视为人口数量的函数。

在修正的人口阻滞增长模型中，有以下假设：

（1）假设人口增长率k(t)是t 时人口N(t)的函数，随着人口的增加，自然资源、环境条件等对人口增长的阻滞作用越来越明显，k(N)应是N 的减函数.

一个简单的假设是k(N)是N 的线性函数，k(N)=r-sN ，其中s>0，k>0式中r 称为固有增长率，表示人口很少时的增长率。其中m

k s N (N m 称为最大人口容量)。

（2）考虑自然资源和环境因素所能容纳的最大人口数量N m ，当N=N m 时增长率为0（环境饱和），即k(N m )=0。

考虑环境因素的限制因素，对于阻滞增长模型，在假设的前提下我们可以得到

()(1)m

N

k x r N =-

(8) 式中：()k x ——人口增长率；

N m ——最大人口容量。

在上式的假设前提下，指数模型可以修改为：

00

1()m dN N rN dt N N t N ??=-

???=?????

(9)

上述方程称为阻滞增长模型（Logistic 模型），上述方程中我们可以看到，方程右

面的因子中，当N 增大时，相应的1m

N

N ?

? ?

- ??

?

将会减小，即人口增长由这两个因子控制，比较符合实际情况。方程（9）的解为

0-t 011m

r t m N N N e N -=

??+- ???

（）

(10) 在（9）式中，当时间t 无限大时，N 接近限制Nm ，这表明随时间推移人口数最大达到饱和值Nm ，进一步考虑增长率变化问题，由（9）式可得：

22

21m d N dN

N r dt dt N ?? ?=- ??

? 令

22

d N dt =0，则2

m N N =，这表明当人口数量达到最大人口数一半时，人口增长

率达到最大，此后开始不断减小。不同时期的增长率见图三所示（见程序5）；

图3：增长率随时间变化的关系图

用MATLAB对函数式（10）进行模拟可得图4（程序6）；

图4：Logistic模型曲线图与美国实际人口对比

采用阻滞增长模型对美国人口进行预测的结果如图4所示，我们能够看到，阻滞增长模型很好的处理了指数增长模型无限增长的弊端，对长远的人口情况估计更符合实际情况。但是与统计值之相比较仍存在一定的误差，并且预测值小于统计值，这是因为我们忽略了社会因素还有其他导致地区人口减少的因素。事实上，对于复杂生命史和个体生长期较长的高等动植物简单的统计不足以反映出全部的问题。

七、结果分析

通过对美国人口统计模型的建立和修改，最终采用更为实际的人口增长阻滞模型，并对中国同期人口进行统计，采用两种模型分别对中国人口进行预测，具体过程

如下：

首先调查统计同时期中国人口，人口数分布情况如表2所示。

表2：中国人口调查记录表1790-1980

表3：中国人口调查记录表1991-2010

采用指数增长的马尔萨斯模型，首先对1790到1980年的人口数据作为依据，得到相应的模型参数，在MATLAB 中输入程序（程序7）：

可以得到 k=0.0425;

lnN 0=5.7074即N 0=301.0872

所以1790年到1890年的拟合函数为线性函数ln 0.0425301.0872N t =+，所以：

0.0425301.0872t N e = （11）

绘制离散点和拟合函数的图像进行对比，在MATLAB 中输入程序（程序8）：

图5：马尔萨斯模型曲线图与中国实际人口对比

由图可见，马尔萨斯不能很好的反应长期时间人口发展的情况，正如美国的情况一样，因此人口的预测需要改进的马尔萨斯模型更为准确。

采用阻滞增长的Logistic模型对中国人口增长情况的预测时，首先分析不同时期的增长率变化情况，从而得出人口最大值Nm。其实现程序如程序9。

在此基础上对1790~2010年人口进行模型与统计数据的对比，在MATLAB中输入程序10，得到口增长率变化图6：

图6：1790-2010人口增长率变化情况

针对增长率的变化和历史的角度可以发现，中国需要预测人口变化情况，必须得从近二十年的人口变化来寻求规律，则需要重新对中国人口数据进行模拟及预测。

对1991~2010年马尔萨斯拟合，在MATLAB中实现程序11，得到图7。

图7：1991-2010年改进的马尔萨斯人口增长率变化情况

参数确定后，我们采用该模型来预测中国未来几年的人口数情况，在MATLAB中键

入程序12，得到图8：

图8：Logistic模型曲线图与中国实际人口对比

该模型最终很好的预测了人口的发展状况，实现了人口预测的目标，就统计值和预测值之间的差正如前面所述，我们了解到高等动植物的生存期限会受多方面的因素影响，因此我们可以说，在有条件的选则处理数据的时候尽可能选择对未来有相似生存条件或者生活质量的数据，以保证在数据处理的后期能得到比较理想的模型。因此我们可以说，本次模型建立是成功地实现了中国人口预测的母的。

八、参考文献

[1] 张志涌，杨祖樱. MATLAB教程[M]. 北京：北京航空航天大学出版社, 2011.

[2] 夏鸿鸣，魏艳华，王丙参. 数学建模. 成都：西南交通大学出版社, 2014.

[3] 周品，赵新芬. 数学建模. 北京：国防工业出版社, 2009.

[4] 王中鲜. MATLAB建模与仿真应用. 机械工业出版社, 2010.

九、附录

程序1

x=0:1:10;

y=[3.9 5.3 7.2 9.6 12.9 17.1 23.2 31.4 38.6 50.2 62.9];

y=log(y);

k=polyfit(x,y,1)

程序2

x=0:1:10;

y=[3.9 5.3 7.2 9.6 12.9 17.1 23.2 31.4 38.6 50.2 62.9];

y1=4.0988*exp(0.2808*x);

plot(x,y,'*',x,y1)

程序3

x=0:1:19;

y=[3.9 5.3 7.2 9.6 12.9 17.1 23.2 31.4 38.6 50.2 62.9 76.0 92.0 106.5 123.2 131.7 150.7 179.3 204.0 226.5];

y=log(y);

k=polyfit(x,y,1)

程序4

x=0:1:19;

y=[3.9 5.3 7.2 9.6 12.9 17.1 23.2 31.4 38.6 50.2 62.9 76.0 92.0 106.5 123.2 131.7 150.7 179.3 204.0 226.5];

y1=5.5918*exp(0.2142*x);

plot(x,y,'*',x,y1)

程序5

A=zeros(0,19);%计算1790~1980年的人口增长率,A为人口增长率的矩阵

for i=1:19

A(i)=(y(i+1)-y(i))/y(i);

end

figure(2);

A1=[A,0];

plot(x,A1,'or-');

程序6

q=polyfit(y,A1,1);

q

0.3389/0.0014

ym=242.0714;

for i=21:25

A2(i)=-0.0014*i+0.3389;

end

A2

for i=1:20

y3(i)=242.0714./(1+61.0696*exp(-0.3389*x(i)));

end

y3

figure(3);

plot(x,y,'ob-',x,y3,'or-');

title('改进马尔萨斯')

程序7

x=0:1:19;

y=[301.5 366.0 340.0 383.1 409.0 418.9 430.0 377.0 357.7 368.0 380.0 400.0 427.7 472.0 489.0 518.8 546.8 667.1 818.3 981.2];

y=log(y);

k=polyfit(x,y,1)

程序8

x=0:1:19;

y=[301.5 366.0 340.0 383.1 409.0 418.9 430.0 377.0 357.7 368.0 380.0 400.0 427.7 472.0 489.0 518.8 546.8 667.1 818.3 981.2];

y1=301.0872*exp(0.0425*x);

plot(x,y,x,y1)

程序9

Format long;

q=polyfit(y,A1,1)

0.070781412248427/0.000050223568566

ym=1415.628;

程序10

A=zeros(1,22);%计算1790~1980年的人口增长率,A为人口增长率的矩阵

for i=1:22

A(i)=(y(i+1)-y(i))/y(i);

end

figure(2);

A1=[A,0];

plot(x,A1,'or-');

程序11

A=zeros(1,19);%计算1790~1980年的人口增长率,A为人口增长率的矩阵for i=1:19

A(i)=(y(i+1)-y(i))/y(i);

end

figure(2);

A1=[A,0];

plot(x,A1,'or-');

程序12

format long;

q=polyfit(y,A1,1)

0.070781412248427/0.000050223568566

ym=1415.628;

for i=21:25

A2(i)=-0.000050223568566*i+0.070781412248427;

end

A2

for i=1:20

y3(i)=1415.628./(1+0.22226558*exp(-0.070781412248427*x(i)));

end

y3

figure(3);

plot(x,y,'ob-',x,y3,'or-');

title('改进马尔萨斯')

数学模型课程设计-中国人口增长预测

中国人口增长预测 摘要: 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。对此，我们建立了短期与长期两种预测人口增长的模型，并对附录中城镇乡的人口演变趋势做拟合与分析。 本文的建模过程选用了1996年到2005年的人口数据。短期人口预测用曲线的直接拟合，分析出人口的增长趋势。人口的出生率与死亡率均符合指数函数bt =+，利 y ae c 用logistic模型求出人口最大上限 x，据此拟合人口增长的指数函数x（t），预测 m 2006-2011年的人口数量。长期预测中，建立灰色动态模型GM（1,1）预测中国人口长期增长趋势。在解系数的过程中运用了最小二乘法，得出预测人口数据的方程)0(?x，并预测2011年到2015年的人口数量。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、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: 曲线拟合、灰色动态模型、最小二乘法、自然增长率

一、问题的重述 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》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增长的上述特点出发，建立中国人口增长的数学模型，并由此对中国人口增长的中短期和长期趋势做出预测。 二、符号说明 nianfen 年份 chusheng 出生率 bata0 估计的参数值 nlinfit 非线性拟合函数 1 y出生率函数 2 y死亡率函数 m x人口上限 t 时间 x（t）人口增长函数 X(0)中国各年人口总数 X(1) X(0)的一次累加序列 Z(1) X(1)的紧邻均值生成数列 -a 发展系数 b 灰色作用量 )0(?x人口预测值 c 均方差 k ?相对误差 三、模型的假设 1.假设人口迁入迁出对问题产生的影响可以忽略； 2.忽略社会环境、自然、经济、文化水平的对人口的影响； 3.长期预测中，不考虑出生率、死亡率等因素的影响。 四、模型的建立与求解 4.1中国人口短期预测的模型建立与求解 根据查找资料得到，人口死亡率，出生率与人口增长符合指数增长的模型bt y ae c =+。模型选取了1996年到2005年的全国人口进行nlinfit拟合。（代码见附录一） 处理人口增长函数时，考虑到人口数量受资源等因素的约束，中国人口将有一个上限。定义函数时，用“人口上限与指数函数相减”模式。死亡率、出生率等客观因素很大程度上影响着中国人口的变化趋势。而且随着环境等的因素，中国的总人口最终会趋 向一个固定值，即最大容纳量x m，由logistic模型求出。假设x m 在短时间内不会改变， 则可利用逐年的历史数据来计算出人口增长率的变化情况。 设x(t)为第t年中国总人口数，r为人口的增长率，x m 为中国人口的最大容纳量。

人口预测模型经典

中国人口预测模型 摘要 本文对人口预测的数学模型进行了研究。首先，建立一次线性回归模型，灰色序列预测模型和逻辑斯蒂模型。考虑到三种模型均具有各自的局限性，又用加权法建立了熵权组合模型，并给出了使预测误差最小的三个预测模型的加权系数，用该模型对人口数量进行预测，得到的结果如下： 其次，建立Leslie人口模型，充分反映了生育率、死亡率、年龄结构、男女比例等影响人口增长的因素，并利用以1年为分组长度方式和以5年为 负指数函数，并给出了反映城乡人口迁移的人口转移向量。 最后我们BP神经网络模型检验以上模型的正确性 关键字：一次线性回归灰色序列预测逻辑斯蒂模型Leslie人口模型BP神经网络

一、问题重述 1. 背景 人口增长预测是随着社会经济发展而提出来的。由于人类社会生产力水平低，生产发展缓慢，人口变动和增长也不明显，生产自给自足或进行简单的以货易货，因而对未来人口发展变化的研究并不重要，根本不用进行人口增长预测。而当今社会，经济发展迅速，生产力达到空前水平，这时的生产不仅为了满足个人需求，还要面向社会的需求，所以必须了解供求关系的未来趋势。而人口增长预测是对未来进行预测的各环节中的一个重要方面。准确地预测未来人口的发展趋势，制定合理的人口规划和人口布局方案具有重大的理论意义和实用意义。 2. 问题 人口增长预测有短期、中期、长期预测之分，而各个国家和地区要根据实际情况进行短期、中期、长期的人口预测。例如，中国人口预期寿命约为70岁左右，因此，长期人口预测最好预测到70年以后，中期40—50年，短期可以是5年、10年或20年。根据2007年初发布的《国家人口发展战略研究报告》（附录一）及《中国人口年鉴》收集的数据（附录二），再结合中国的国情特点，如老龄化进程加速，人口性别比升高，乡村人口城镇化等因素，建立合理的关于中国人口增长的数学模型，并利用此模型对中国人口增长的中短期和长期趋势做出预测，同时指出此模型的合理性和局限性。 二、问题的基本假设及符号说明 问题假设 1． 假设本问题所使用的数据均真实有效，具有统计分析价值。 2． 假设本问题所研究的是一个封闭系统，也就是说不考虑我国与其它国家的人口迁移问题。 3． 不考虑战争 瘟疫等突发事件的影响 4． 在对人口进行分段处理时，假设同一年龄段的人死亡率相同，同一年龄段的育龄妇女生育率相同。 5． 假设各年龄段的育龄妇女生育率呈正态分布 6．人类的生育观念不发生太大改变，如没有集体不愿生小孩的想法。 7.中国各地各民族的人口政策相同。 符号说明 ()i a t --------------------第t 时间区间内第i 个年龄段人口总数 ()i c t --------------------第t 时间区间内第i 个年龄段人口总数占总人口的比例 ()k i c t --------------------第t 时间区间内第i 个年龄段中第k 年龄值人口总数占总人口 的比例 ()A t --------------------第t 时间区间内各年龄段人口总数的向量 ()P t --------------------第t 时间区间各年龄段人口总数向量转移矩阵

美国人口增长模型

4.1 美国人口增长问题研究 4.1.1 问题重述 认识人口数量的变化过程，建立数学模型描述人口发展规律，做出较为准确的增长预测，是制定积极、稳妥的人口政策的前提。请使用下表的美国人口统计数据进行参数估计，并作模型检验和增长预测。 4.1.2 符号规定与基本假设 1. 符号规定 1.r表示人口增长率 x t表示人口数量 2.() x表示人口容量 3. m 2. 基本假设 1)假设人口增长符合生长规律； 2)不考虑战争等非射幸因素； 3)不考虑突发事故所引起的人口数量变化；

4.1.3 模型分析与建立 考察一个国家或者地区的人口数量随着时间延续而发生变化的规律时，可以将人口看作连续时间t 的延续可微函数()x t 。记初始时刻()0t =的人口为0x 。假设单位时间人口增长率为常数r ，即可得到满足人口增长的微分方程和初始条件为： ()0,0dx rx x x dt == (1.1) 易得： ()0n x t x e = (1.2) 若0r >，人口将按指数规律无限增长。 根据已知数据对模型的参数进行估计又称为数据拟合。对式(1.1)中的参数 0,r x 进行估计主要有以下两种方法。 方法一：直接使用人口数据和线性最小二乘法，对 (1.2)式取对数可得： 0,ln ,ln y rt a y x a x =+== (1.3) 由本题所给表格，通过MATLAB 软件可计算得出，0.2020/10r =年，0 6.0496 x =。 方法二：先对人口数据进行数值微分，再计算增长率并将其平均值作为r 的估计；0x 直接取原始数据。 数值微分的中点公式如下：假设函数()x t 在分点01,,,n t t t (等间距t ?)的离 散值为01,, ,n x x x ，那么函数在各个分点的导数近似值为 ()11 ,1,2,,12k k k x x x t k n t +--'= =-? (1.4) ()()0122103443,22n n n n x x x x x x x t x t t t ---+--+''==?? (1.5) 根据式(1.5)可以计算出美国人口1790年至2000年的增长率() () k k k x t r x t '= ，为0.2052年/10年，令人口数量初值0 3.9x =，即可预测算出人口数量。

人口增长模型的确定

题目：人口增长模型的确定 摘要 人口问题已成为当前世界上最普遍关注的问题之一，人口增长规律的发现以及人口增长的预测问题对一个国家制定长远的发展规划有着非常重要的意义。本文分别使用了马尔萨斯人口指数增长模型和阻滞增长模型，以美国1790-1980年间每隔10年的人口数量为依据，对接下来的每隔十年进行了预测五次人口数量。通过对比我们可以发现阻滞增长模型在预测准确度方面要明显优于原始的马尔萨斯人口指数增长模型。 关键词：人口增长；马尔萨斯人口指数增长模型；阻滞增长模型；人口预测

一、问题重述 1.1 问题背景 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 1.2 问题提出 我们需要解决以下问题： 1.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。 2.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，并对两次预测结果进行对比分析。 3.查阅资料找出中国人口与表1同时期的人口数量，用以上建立的两个模型进行人口预测与分析。 二、问题分析 首先，我们运用Matlab 软件绘制出1790到1980年的美国人口数据图，如图1。 17801800182018401860188019001920194019601980 050 100 150 200 250

图1 1790到1980年的美国人口数据图 从图表中我们可以清晰地看到人口数在1790—1980年是呈增长趋势的，而且我们很容易发现上述图表和我们学过指数函数的图表有很大的相似性，所以我们很自然想到建立指数模型。因此我们首先建立马尔萨斯模型，马尔萨斯生物总数增长定律指出：在孤立的生物群体中，生物总数N的变化率与生物总数成正比。 三、问题假设 为简化问题，我们做出如下假设： （1）在模型中预期的时间内，人口不会因发生大的自然灾害，突发事件或战争而受到大的影响； （2）所给出的数据具有代表性，能够反映普遍情况； （3）一段时间内我国人口死亡率不发生大的波动； （4）在查阅的资料与文献中，所得数据可信； （5）假设人口净增长率为常数。 四、变量说明 在此，对本文所使用的符号进行定义。 表2 变量说明 符号符号说明 N(0)起始年人口容纳量 N(t)t年后人口容纳量 t年份 r增长率 五、模型建立 5.1 问题一：马尔萨斯(Malthus)人口指数增长模型 设：t表示年份（起始年份t=0），r表示人口增长率，N(t)表示t年后的人口数量。 当考察一个国家或一个很大地区的人口时，N(t)是很大的整数。为了利用微积分这一数学工具，将N(t)视为连续、可微函数。记初始时刻(t=0)的人口为N(0)，人口增长率为r，r是单位时间内N(t)的增量与N(t)的比例系数。根据r是常数的基本假设，于是N(t)满足如下的微分方程： dN(t)/dt=r*N(t) (5-1) 由这个线性常系数微分方程容易解出: N(t)=N(0)e rt(5-2) 表明人口将按指数规律无限增长(r>0)。将以t年为单位，上式表明，人口以e r为公

美国人口的预测

实验一 美国人口的预测 一．实验目的： 1．学会用拟合方法解决实际问题 2．掌握利用MATLAB软件解决拟合问题的方法 二．实验内容： 给出美国人口从1790年到1990年间的人口如表1（每10年为一个间隔），请估计出美 国2010年的人口。 表1 美国人口统计数据 年 份 1790 1800 1810182018301840 1850 人口(×106) 3.9 5.3 7.2 9.6 12.917.1 23.2 年 份 1860 1870 1880189019001910 1920 人口(×106) 31.4 38.6 50.262.976.092.0 106.5 年 份 1930 1940 1950196019701980 1990 2000 人口(×106) 123.2 131.7 150.7 179.3 204.0 226.5 251.4 281.4

实验二 炼油厂的生产计划 一．实验目的： 1．学会建立数学规划模型 2．掌握用Lingo软件求解线性规划 二．实验内容： 炼油厂将A, B, C 三种原油加工成甲、乙、丙三种汽油。一桶原油加工成一桶汽油 的费用为4 元，每天至多能加工汽油14000 桶。原油的买入价、买入量、辛烷值、硫含 量，及汽油的卖出价、需求量、辛烷值、硫含量由下表给出。问如何安排生产计划，在 满足需求的条件下使利润最大？ 一般说来，作广告可以增加销售，估计一天向一种汽油投入一元广告费，可使这 种汽油日销量增加10 桶，问如何安排生产和广告计划使利润最大？ 原油类别买入价（元/桶）买入量（桶/天）辛烷值硫含量（%） A 45 ≤5000 12 0.5 B 35 ≤5000 6 2.0 C 25 ≤5000 8 3.0 汽油类别卖出价（元/桶）需求量（桶/天）辛烷值硫含量（%）甲70 3000 ≥10 ≤1.0 乙60 2000 ≥8 ≤2.0 丙50 1000 ≥6 ≤1.0

人口预测的最小二乘模型

实验24 人口预测的最小二乘模型 据统计，上世纪六十年代世界人口数据如下： 表24-1 世界人口数据（单位：亿） 年1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 人口29.72 30.61 31.51 32.13 32.34 32.85 33.56 34.20 34.83 的方法就是数据拟合方法。 一、问题分析 据人口增长的统计资料和人口理论，当人口总数N 不是很大时，在不长的时期内，人口增长率与人口数N成正比，这就是著名的马尔萨斯人口模型，用微分方程描述为 dN =(24.1) bN dt 其中，b为人口增长系数。用分离变量法解常微分方程，得ln N = b t + a，即 =(24.2) ()a bt N t e+ 由此可知，马尔萨斯模型是人口数量按指数函数递增的模型。由于指数函数表达式中a和b均未知，需要用人口数据来确定。即用指数函数对数据进行拟合，确定指数函数中参数使指数函数与人口数据偏差（残差平方和）尽可能小。下图是经数所拟合后的指数函数图形与原始数据散点图的对比，残差平方和为3.6974×10- 4 图24-1指数函数图形与原始数据散点图 为了计算方便，将上式两边同取对数，还原为ln N = a + b t，令 y = ln N或N = e y

- 160 - 第三章 综合实验 160 变换后的拟合函数为 y (t ) = a + b t (24-3) 由人口数据取对数（y = ln N ）计算，得下表 表24-2 世界人口数据（单位：亿） 二、求解超定方程组的数学原理 根据表中数据及等式a + b t k = y k ( k = 1，2，……，9)可列出关于两个未知数a 、b 的9个方程的线性方程组 ????? ??? ?? ?? ???=+=+=+=+=+=+=+=+=+5505 .319685322.319675133.319664920.319654763.319644698.319634503.319624213.319613918.31960b a b a b a b a b a b a b a b a b a (24-4) 由于这一问题中方程数目多于未知数个数，被称为超定方程组，用矩阵形式表示 为 AU = f (24-5) 显然A 矩阵的行数大于列数。求解这一类方程组的数学原理是将等式左、右同时乘以A 的转置矩阵，得新的线性方程组 A T AU =A T f (24-6) 令G =A T A ， b = A T f 。得系数矩阵为方阵的线性方程组。 GU=b 求解得原方程组的最小二乘解（广义解）。由于原方程组一般无解，将最小二乘解代入下式计算 R = f – A U (24-7) 通常会得非零向量，这一向量称为残差。残差的内积可以用来度量最小二乘解的逼近程度。

数学建模logistic人口增长模型

数学建模l o g i s t i c人口 增长模型 集团档案编码：[YTTR-YTPT28-YTNTL98-UYTYNN08]

Logistic 人口发展模型 一、题目描述 建立Logistic 人口阻滞增长模型 ，利用表1中的数据分别根据从1954年、1963年、1980年到2005年三组总人口数据建立模型，进行预测我国未来50年的人口情况.并把预测结果与《国家人口发展战略研究报告》中提供的预测值进行分析比较。分析那个时间段数据预测的效果好并结合中国实情分析原因。 二、建立模型 阻滞增长模型（Logistic 模型）阻滞增长模型的原理：阻滞增长模型是考虑到自然资源、环境条件等因素对人口增长的阻滞作用，对指数增长模型的基本假设进行修改后得到的。阻滞作用体现在对人口增长率r 的影响上，使得r 随着人口数量x 的增加而下降。若将r 表示为x 的函数)(x r 。则它应是减函数。于是有： 0)0(,)(x x x x r dt dx == （1） 对)(x r 的一个最简单的假定是，设)(x r 为x 的线性函数，即 ) 0,0()(>>-=s r sx r x r （2）

设自然资源和环境条件所能容纳的最大人口数量m x ，当m x x =时人口不再 增长，即增长率0)(=m x r ，代入（2）式得 m x r s = ，于是（2）式为 )1()(m x x r x r -= （3） 将（3）代入方程（1）得： ?? ? ??=-=0 )0()1(x x x x rx dt dx m （4） 解得： rt m m e x x x t x --+= )1( 1)(0 （5） 三、模型求解 用Matlab 求解，程序如下： t=1954:1:2005; x=[60.2,61.5,62.8,64.6,66,67.2,66.2,65.9,67.3,69.1,70.4,72.5,74.5,76.3,78.5,80.7,83,85.2,87.1,89.2,90.9,92.4,93.7,95,96.259,97.5,98.705,100.1,101.654,103.008,104.357,105.851,107.5,109.3,111.026,112.704,114.333,115.823,117.171,118.517,119.85,121.121,122.389,123.626,124.761,125.786,126.743,127.627,128.453,129.227,129.988,130.756]; x1=[60.2,61.5,62.8,64.6,66,67.2,66.2,65.9,67.3,69.1,70.4,72.5,74.5,76.3,78.5,80.7,83,85.2,87.1,89.2,90.9,92.4,93.7,95,96.259,97.5,98.705,100.1,101.654,103.008,104.357,105.851,107.5,109.3,111.026,112.704,114.333,115.823,117.171,118.517,119.85,121.121,122.389,123.626,124.761,125.786,126.743,127.627,128.453,129.227,129.988]; x2=[61.5,62.8,64.6,66,67.2,66.2,65.9,67.3,69.1,70.4,72.5,74.5,76.3,78.5,80.7,83,85.2,87.1,89.2,90.9,92.4,93.7,95,96.259,97.5,98.705,100.1,101.654,103.008,104.357,105.851,107.5,109.3,111.026,112.704,114.333,115.823,117.171,118.517,119.85,121.121,122.389,123.626,124.761,125.786,126.743,127.627,128.453,129.227,129.988,130.756]; dx=(x2-x1)./x2; a=polyfit(x2,dx,1); r=a(2),xm=-r/a(1)%求出xm 和r x0=61.5; f=inline('xm./(1+(xm/x0-1)*exp(-r*(t-1954)))','t','xm','r','x0');%定义函数 plot(t,f(t,xm,r,x0),'-r',t,x,'+b'); title('1954-2005年实际人口与理论值的比较')

基于GIS和元胞自动机的荒漠化演化预测模型

收稿日期:2003 01 09;修订日期:2003 04 23 基金项目:本项研究得到国家自然科学基金项目(No.40072030)、教育部博士点基金(20010491007)和国土资源部科研项目(B1 9)共同资助。作者简介:陈建平(1959 ),男,教授,博士导师,1995年毕业于成都理工学院,获博士学位,主要从事资源评价和 3S !技术应用的教学与科研工作,已发表文章80余篇,专著7部。E mail:3s@https://www.sodocs.net/doc/685476280.html, 文章编号:1007 4619(2004) 03 0254 07基于GIS 和元胞自动机的荒漠化演化预测模型 陈建平,丁火平,王功文,厉 青,冯 春 (中国地质大学,北京 100083) 摘 要: 荒漠化是当今全球最严重的环境与社会经济问题之一,荒漠化以其发展速度和严重的灾害性而引起国际学术界的广泛关注。开展荒漠化变化的驱动因素及其作用机制研究,尤其是在此基础上对荒漠化与其驱动因素之间的关系进行量化及动态模拟模型研究,对荒漠化的防治和治理具有十分重要的意义。尝试利用3S 技术,结合元胞自动机理论架构出一套荒漠化动态模拟模型,进而对北京及邻区荒漠化的发展趋势进行预测。实验证明,这套系统是对荒漠化演化机制从宏观和微观角度进行模拟的有效方法。关键词: 荒漠化;元胞自动机;驱动因素;动态模拟中图分类号: P208/XB7 文献标识码: A 1 引 言 荒漠化是指包括气候变异和人类活动在内的种种因素造成的干旱、半干旱、亚湿润干旱区的土地退 化。荒漠化已经演变为全球性的环境问题之一,对人类的生存发展构成严重威胁 [1] 。据资料显示:全 球陆地面积的1/4受荒漠化威胁,9亿多人口受到荒漠化影响;全球荒漠化正以每年约50000 70000km 2的速度扩展;全球荒漠化造成的直接经济损失每年达423亿美元。中国是世界上受荒漠化影响最严重的国家之一。目前,中国的荒漠化土地约为261万km 2,并有更多的土地正面临着荒漠化的潜在威胁;荒漠化土地从东北经华北到西北形成一条不连续的弧形分布带。荒漠化土地不仅面积广大,而且其发展速率仍在加大,在20世纪60 70年代为1560km 2 /a,80年代为2100km 2 /a,90年代已经达到2460km 2 /a [2]。荒漠化的不断发展,已经严重地影响了中国北方地区生态环境建设和社会经济的可持续发展。荒漠化以其发展速度和严重的灾害性而引起国际学术界的广泛关注和重视。中国在荒漠化治理研究方面进行了大量的工作,取得了一系列成果。近几年来,遥感(RS)、地理信息系统(GIS)和全球定位系统(GPS)及其集成技术迅速发展,大量应 用于灾害监测、资源监测等方面,在多元数据定量分析与综合研究方面取得了很好的效果,不足之处在于动态模拟演化研究。本文基于元胞自动机理论将荒漠化动态演化规律与其空间分布特征相结合,利用3S 技术的集成技术,结合数学模型探讨荒漠化时空动态演变规律,并预测其未来发展趋势。 C A 模型(Cellular Automaton Model)又叫元胞(细胞,元胞,分子或点格)自动机模型。最初是由John Von Neumann 40年代末提出来的,用于研究自复制系统的逻辑特性。C A 理论在地学中的应用最早可追溯到20世纪60年代。美国北卡来罗那州大学的Chapin 和Weiss(1968)在土地利用变化研究中采用了离散动态模型,十分接近CA 模型。Tobler 在70年代,认识到C A 理论在模拟复杂地学现象中的优势,首先正式采用了C A 概念模型来模拟当时美国五大湖边底特律地区城市的迅速扩展。进入80年代后,伴随着C A 理论的深入和发展,CA 在地学中的应用和理论研究也取得了长足的进步,成为地学研究的热点。Yong 和Wadge 用C A 模拟了火山爆发时,火山熔岩在重力作用下的漫流扩散过程。Simth 设计了一个简单地学元胞自动机模型模拟了地形侵蚀的过程。Flavio B onfatti 等人,用C A 模型对意大利威尼斯泻湖在周期性潮汐作用下的动态变化进行了生动的模拟和预测。CA 在地学中的许多邻域都已 第8卷第3期遥 感 学 报 Vol.8,No.32004年5月 JOURNAL OF REMOTE SENSING May,2004

leslie人口增长模型模型

l e s l i e人口增长模型 模型 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998

人口增长预测模型 摘要 本文建立了我国人口增长的预测模型，对各年份全国人口总量增长的中短期和长期趋势作出了预测，并对人口老龄化、人口抚养比等一系列评价指标进行了预测。最后提出了有关人口控制与管理的措施。 模型Ⅰ：建立了Logistic人口阻滞增长模型，利用附件2中数据，结合网上查找补充的数据，分别根据从1954年、1963年、1980年到2005年三组总人口数据建立模型，进行预测，把预测结果与附件1《国家人口发展战略研究报告》中提供的预测值进行分析比较。得出运用1980年到2005年的总人口数建立模型预测效果好，拟合的曲线的可决系数为。运用1980年到2005年总人口数据预测得到2010年、2020年、2033年我国的总人口数分别为亿、亿、亿。 模型Ⅱ：考虑到人口年龄结构对人口增长的影响，建立了按年龄分布的女性模型（Leslie模型）：以附件2中提供的2001年的有关数据，构造Leslie矩阵，建立相应 Leslie模型；然后，根据中外专家给出的人口更替率，构造Leslie矩阵，建立相应的 Leslie模型。 首先，分别预测2002年到2050年我国总人口数、劳动年龄人口数、老年人口数（见附录8），然后再用预测求得的数据分别对全国总人口数、劳动年龄人口数的发展情况进行分析，得出：我国总人口在2010年达到亿人，在2020年达到亿人，在2023年达到峰值亿人；预测我国在短期内劳动力不缺，但须加强劳动力结构方面的调整。 其次，对人口老龄化问题、人口抚养比进行分析。得到我国老龄化在加速，预计本世纪40年代中后期形成老龄人口高峰平台，60岁以上老年人口达亿人，比重达%；65岁以上老年人口达亿人，比重达%；人口抚养呈现增加的趋势。 再次，讨论我国人口的控制，预测出将来我国育龄妇女人数与生育旺盛期育龄妇女人数，得到育龄妇女人数在短期内将达到高峰，随后又下降的趋势的结论。 最后，分别对模型Ⅰ与模型Ⅱ进行残差分析、优缺点评价与推广。 关键词 Logistic人口模型 Leslie人口模型人口增长预测 MATLAB软件

人口增长预测

人口增长预测 数学实验 指导教师：何仁斌 城市建设与环境工程学院环境工程1班 姓名：郑惋月 学号：20096545

人口增长预测 摘要：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，作出较准确的预报，是有效控制人口增长的前提。 本文主要介绍了两个最基本的人口模型，即人口指数增长模型和阻滞增长模型，并利用美国1790年至1980年人口统计数据，对模型做出检验，最后用它预测2010年美国人口。 模型一：建立了指数增长模型，根据规律建立模型公式——年增长率r不变。我们要验证该模型是否适用。取题目中给出的数据1790年至1900年的，数据拟合用MATLAB软件计算的增长率r以及初始人口数。讲以上两参数带入公式，算的人口数量，将之与实际人口数相比较画出对比图形，发现比较相符。又取1790至2000年的数据，重复刚才步骤。发现算出数据前半部分相符，但后半部分明显增加的比实际数据快。所以，Malthus人口模型只适用于短期，并不适用于长期的人口预测。因为人口在增长到一定程度时，由于资源和环境对人口增长的阻滞作用使增长率下降。 模型二：建立了阻滞增长人口阻滞增长模型，利用题目中给出的数据。根据公式做出人口的时间变化率与人口容量的关系图，以及人口与时间的关系图。选择1860年至1990年的数据（去掉个别异常数据），用MATLAB软件计算出增长率和人口容量。根据得到的数据带入公式的到计算的人口数量与实际数据作比较。可以看出这个模型的吻合度相当好，由于阻滞增长人口模型。可以据此模型有效的预测在以后一段时间内如2020的美国人口增长。依次内推也可以利用此模型来预测世界人口在相当一段时间内的人口增长。 模型三：对模型进行了进一步的修正。 最后，分别对三模型进行优缺点评价与改进。 关键字：人口预测； matlab软件；人口指数增长模型；阻滞增长模型

中国人口预测模型

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）： 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）：西安理工大学 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： 20011 年 7 月4 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：

中国人口增长模型 摘要：人口数量的变化，关系到一个国家的未来。认识人口数量的变化规律，建立人口模型，能过较准确的预报，是有效控制人口增长的前提。针对题目所提要求，我们首先建立了Malthus模型。此模型假设人口增长率为常数，即人口按指数增长。但实际上人口增长率受环境、资源等多重因素影响，并不是常数。用Malthus模型计算1982~2005年的中国人口总量并与实际值比较发现，在短期内(1982~1995)Malthus模型能过较准确的计算出人口总量，但中长期的计算值误差较大，所以此模型只适用于短期的人口预测。为使人口预报特别是中长期预报更好地符合实际情况，必须修改指数增长模型关于人口增长率是常数这个基本假设。分析人口增长到一定数量后增长率下降的主要原因，注意到，自然资源、环境条件等因素对人口起着阻滞作用，并随着人口的增加，阻滞作用越来越大。假设人口增长率随着人口总量的增加线性递减，从而建立了性能更好的Logistic 模型。经对比发现，作为短期预测，Malthus模型和Logistic模型不相上下，但作为中长期预测Logistic模型比Malthus模型更合理一些。

2019年人口增长的预测.doc

人口增长的预测 关键字：人口数平衡点方程模型运动预测曲线稳定增长人口 一题目： 请在人口增长的简单模型的基础上。 " （1）找到现有的描述人口增长，与控制人口增长的模型； " （2）深入分析现有的数学模型，并通过计算机进行仿真验证； " （3）选择一个你们认为较好的数学模型，并应用该模型对未来20年的某一地区或国家的人口作出有关预测； " （4）就人口增长模型给报刊写一篇文章，对控制人口的策略进行论述。 二摘要： 本次建模是依照已知普查数据，利用Logistic模型，对中国人口的增长进行预测。首先假设人口增长符合Logistic模型，即引入常数，用来表示自然环境条件所能容许的最大人口数。并假设净增长率为，即净增长率随着人口数N（t）增长而减小，当N(t) 时，净增长率趋于零。按照这个假设，。用参数＝3.0,r=0.0386, =1908, =14.5。画出N=N(t)的图像，作为人口增长模型的一种近似。 做微分方程解的定性分析，求出N=N(t)的驻点和拐点，按照函数作图方法列出定性分析表，作出相轨迹的运动图。当初始人口<时，方程的解单调递增到地趋向，这意味着如果使用Logistic模型描述人口增长，则人口发展地总趋势是渐增到最大人口数，因此可作为人口的预测值，也称谓平衡点。 用导数做稳定分析，为判断平衡点是否为稳定，可在平面上绘制f(x)的图象，然后像函数绘图那样，用导数进行定性分析，通过图看出人口数N(t)按时间是递增的，当人口数未达到饱和状态的时候，将逐渐地趋向，这意味着是稳定的平衡点。按该模型，未来人口的数量将随着时间的演化，从初始状态出发达到极限状态，这样就给出了人口的未来预测。 三问题的提出 1．Malthus模型 英国统计学家Malthus（1766－1834）发现人口增长率是一个常数。设t时刻人口为N（t），因为人口总数很大，可近似把N（t）当作连续变量处理。Malthus的假设是：在人口的自然增长过程中，净相对增长率（出生率减去死亡率）是常数，即单位时间内人口的增长量与人口总数成正比。根据这个假设有： , (1.1) 这是一个最简单的可分离变量方程，用符号微分方程求解器desolve容易求得方程的解为：如果人口的增长符合Malthus的模型，则意味着人口数量呈指数级数增长，最终结果是人口爆炸。 2．Logistic模型 1938年，荷兰生物数学家Verhulst引入常数，用来表示自然环境条件所能容许的最大人口数。并假设净增长率为，即净增长率随着人口数N（t）增长而减小，当N(t) 时，净增长率趋于零。按照这个假设（1.1）式可改为： ，（2.1） 上述方程为可分离变量方程，可直接求解。也可用符号微分方程解题器求它的解： N=dsolve（’DN=r*(1-N/Nm)*N’,’N(t0)=N0’） N=Nm/(1+exp(-r*t)*exp(t0*r)*(Nm-N0)/N0) 化简后得： 四利用数学模型对中国人口的预测

2008美国数学建模真题论文

Take a bath for mainland Abstract：全世界约有三分之一的人口，包括许多大城市位于居海岸线60km的范围内。在美国，相对海平面上升100cm，按现在经济发展水平和价格估算，仅保护发达地区与滨海旅游区所需费用和欠发达地区的受淹损失，累计经济损失就将高达2700-4500亿美元。由全球气候变暖所导致的海平面上升已经被世界各国所关注，海平面上升可能带来的影响包括淹没低地、加剧海岸侵蚀、增加风暴潮的发生频率、盐水入侵等。 本文主要研究由于全球气温升高造成的北极冰帽融化对大陆的影响。以佛罗里达州为例，用灰色模型对近几十年 CO排放量上升引起气温升高，气温升高导 2 致冰川融化引起海平面上升，以及海平面上升造成的陆地面积减少分别建立灰色模型、线性模型。就陆地面积减少而言预测了今后50年陆地面积因海平面上升的减少量。 Keywords:气温升高，海平面上升，灰色模型，线性拟合 一、引言 大量研究表明，人类活动造成的大气中 CO、CH、N O等温室气体含量急剧增 24X 加所引起的气候与环境效应，将对下一个世纪人类的生存与发展构成极大威胁，其中最严重的威胁之一是气候变暖导致的冰川融化使全球性的海平面的加速上升。在过去100年中，全球海平面平均已上升了10-20cm，上升速率约为1-2mm/a，大多数研究者认为，随着全球变暖，下一个世纪海平面上升速度将明显加快，年上升速率可能将达过去100年来平均上升速率的3-8倍，在地壳显著沉降地区，其相对海平面上升速率将高于全球平均值。而在沿海地区，因受地质等多种因素影响，其地壳垂直沉降运动频率远大于上升运动频率。再加上人为大量使用地下资源加剧的地面下沉，从而使世界各地的相对海平面呈明显的加速上升趋势。 自1978年以来，北极地带冰帽正以每10年减少3%至4%的速度消融。在过去20年间，北极地带冰帽缩小了大约100万平方公里。佛罗里达州（英文：State of Florida）是美国南部的一个州，亦属于墨西哥湾沿岸地区，是美国人口第四多的州。本文主要研究由于全球气温升高造成的北极冰帽融化对大陆的影响，以佛罗里达州为例，为佛罗里达海岸今后50年，每十年由于融化造成的影响建立模型。 二、问题重现 研究一下由于全球气温升高造成的北极冰帽融化对大陆的影响。具体来说，为佛罗里达海岸今后50年，每十年由于融化造成的影响建立模型，要特别注意大型都市区。提出一些适当的回应来处理这些问题。对所使用的数据的详细讨论是答案的一个重要部分。 三、假设条件 1、全球气候变暖是由温室效应引起的，温室效应是由全球二氧化碳的排放引起

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

中国人口增长预测模型

中国人口增长预测模型 张孟琦、王光昭、陈阔 指导教师：杨亚莉 （空军工程大学，西安 L25） 摘要：本文从中国60年代开始出现的回声婴儿潮现象，以及如今中国城乡人口生育差异和男女比例失调等特点出发，将市、镇、乡中不同性别人口按年龄段分别处理，并引入农村人口向城镇迁移的因素，建立起一个关于中国人口增长的常微分方程组初值问题的数学模型和Leslie矩阵迭代模型。还利用该模型对中国未来人口的增长变化进行了预测。并通过MATLAB软件编程分别建立长、短期男女人口比例模型，针对男女比例失调问题，就中国男女比例变化趋势对未来中国人口的增长变化的影响进行了预测与讨论。 关键词：回声婴儿潮；男女比例；老龄化；城镇化

1、引言： 近年来中国出生人口性别比持续升高，第五次全国人口普查为117，2003年抽样调查为119，个别省份超过130。2005年1%抽样调查为118.58。城乡均出现异常，农村失调程度更为严重。预计到2020年，20－45岁男性将比女性多3000万人左右。同时，中国也是目前世界上唯一一个采取干涉生育措施的国家，因此我们想就此对我国未来男女比例的影响做出分析。 在这里我们要引入回声婴儿潮（Echo baby boom）的概念来分析我国的人口情况。下图（底图来源：世界银行）是中国1962年以来40多年间的人口自然增长率曲线(蓝色)： 因为1962年之前有过5年左右的非自然增长，所以我们把50年代的数据不计入分析过程。进入60年代，随着“三年困难时期”结束，生产在一定程度上恢复稳定，又加上鼓励生育，所以在1962

年-1971年期间第一个稳定的婴儿潮B，其峰值发生在1966年（红线1）。70年代中期开始调整了生育政策，并且随着生产生活的模式的变化，之后人口增长率陡降。80年代以后，婴儿潮B的大多数女性开始进入生育年龄（当时全国平均是22岁），开始迎来了第二批稳定生育高峰，婴儿潮C，这个C的形状是B的复制，就像回声一样一波一波的，所以称为（第一）回声婴儿潮，发生在1982年-1991其峰值出现在1988年（红线2，即1966+22，完全符合生育年龄均值）。现阶段是平均生育年龄是27岁，随着回声婴儿潮C中出生的人口逐渐进入生育年龄，理论上潮D的峰值应该出现在2015年，但是尽管现在全国已经放开二孩政策，近几年的曲线却较为平缓，回声婴儿潮D并没有如期而至。通过分析，我们认为这主要是由于人们生育观念改变导致的，因而我们可以认为在未来如果不考虑世界大战、重大灾害等重大事件，总人口自然增长率将不会有较大波动，我们将在这个条件下建立模型推算未来的男女比例。 2.模型的预备知识 2.1模型假设 1）不考虑国境间人口流动对人口统计的影响； 2）不考虑所统计的数字中的人口漏报的现象； 3）不考虑各地方生育法规的灵活性政策对全国人口政策影响； 4）不考虑针对少数民族的特殊政策；