基于灰色系统理论的人口预测模型--《华南理工大学》2012年硕士论文
基于灰色系统理论的人口预测模型
【摘要】：灰色系统是一种研究少数据，贫信息的不确定性问题的方法。灰色系统理论以“部分信息已知、部分信息未知”和“小样本”、“贫信息”不确定系统为研究对象，主要通过对“部分”已知信息的生成、开发、提取有价值的信息，实现对系统演化规律的正确描述和有效监控。灰色预测模型就是通过对原始数据的处理和灰色模型的建立，发现、掌握系统发展规律，对系统的未来状态作出科学的定量预测。本文主要研究灰色预测理论在人口预测中的应用。
本文主要从两方面来提高灰色预测模型的精度。第一，从提高原始数据的光滑度考虑。采用了正弦函数变换的方法，对原始数据做函数变换，并且理论和实际都证明了正弦函数变换确实能够提高预测精度。第二，从建模机制方面考虑。本文采用灰色新陈代谢模型，新初值模型，改进离散灰色模型，对我国人口进行建模，结果表明，这三个模型都能提高模型的预测精度。
最后，针对单一模型的预测方法都会存在某些不足，本文从数据挖掘角度出发，引入BP神经网络，对上面GM（1，1）的改进模型，进行组合预测，并用实例证明了这一模型的可行性。
【关键词】：
【学位授予单位】：华南理工大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2012【分类号】：O242.1;N941.5【目录】：
摘要5-6Abstract6-9第一章 绪论9-15 1.1 灰色系统理论的产生和发展9 1.2 灰色系统理论的基本观点9-10 1.3 国内外研究状况10-13
1.3.1 改进灰色预测模型的国内外研究状况10-12
1.3.2 灰色模型中存在的问题12-13 1.4 主要目的与研究内容13-15第二章 灰色系统理论基础15-25 2.1 数据序列的光滑比15-16 2.2 提高数据序列光滑比的函数变换方法16-17 2.3 灰色系统的建模思想及基本概念17-19 2.4 G M(1 ,1 ) 模型的建模步骤与特征19-21
2.4.1 G M( 1, 1 )模型的建模步骤19-21
2.4.2 G M( 1, 1 )模型的特征21 2.5 灰色模型精度的检验21-24
2.5.1 相对误差大小检验法21-22
2.5.2 后验差检验22-23
2.5.3 关联度检验23-24 2.6 本章小结24-25第三章 灰色预测模型的改进25-37 3.1 基于正弦函数变换的灰色预测模型25-30
3.1.1 基于函数 sin ( x )变换提高序列光滑比的方法25-30 3.2 GM （1 , 1 ）模型建模机制的改进30-36
3.2.1 新初值 GM （1 , 1）模型30
3.2.2 灰色新陈代谢 GM （ 1 , 1）模型30-31
3.2.3 改进的离散灰色 GM （1 , 1 ）模型31-36 3.3 本章小结36-37第四章 组合预测模型37-45 4.1 人工神经网络概述37-39
4.1.1 人工神经网络简介37-38
4.1.2 人工神经网络基本功能38-39 4.2 B P 神经网络预测模型39-42 4.3 基于 B P 神经网络的灰色组合预测42-43 4.4 本章小结43-45第五章 应用研究45-65 5.1 中国人口现状及分析45-50
5.1.1 有关人口的名词解释46-47
5.1.2 中国人口的发展状况47-50
5.1.3 中国人口变化趋势分析50 5.2 一般预测模型拟合及其结果检验50-51 5.3 改进灰色预测模型实现人口预测及检验51-63
5.3.1 G M（ 1 , 1）灰色预测模型51-54
5.3.2 基于正弦函数变换的灰色预测模型54-58
5.3.3 新初值 G M （ 1 , 1）模型58-59
5.3.4 灰色新陈代谢 GM （ 1 , 1）模型59-61
5.3.5 改进的离散灰色 GM （1 , 1 ）模型61-63 5.4 B P 神经网络实现组合预测63-64 5.5 本章小结64-65结论65-66参考文献66-69致谢69-70附件70
欢迎：、、)
支持CAJ、PDF文件格式
【参考文献】
中国期刊全文数据库
陈涛捷;;[J];系统工程;1990年04期
王建根,李春生;[J];系统工程;1996年04期
李翠凤,戴文战;[J];系统工程;2005年03期
陈正平,苏虹,王钟羡;[J];江苏理工大学学报(自然科学版);1999年03期
毕小龙;袁勇;;[J];武汉理工大学学报(交通科学与工程版);2007年03期
陈洁,许长新;[J];辽宁师范大学学报(自然科学版);2005年03期
尹春华,陈雷;[J];人口学刊;2005年02期
王钟羡,吴春笃;[J];数学的实践与认识;2003年09期
杨保华,张忠泉;[J];数学的实践与认识;2003年10期
谢乃明;刘思峰;;[J];系统工程学报;2006年05期
中国硕士学位论文全文数据库
陈秋妹;[D];浙江工商大学;2006年
【共引文献】
中国期刊全文数据库
王倩;蒋林华;张京丰;徐海群;;[J];四川建筑科学研究;2006年06期
张彤;王建平;孟改样;;[J];四川建筑科学研究;2009年02期
田飞;;[J];安徽大学学报(哲学社会科学版);2011年05期
倪志伟;;[J];安徽大学学报(自然科学版);1997年03期
吴国锋;;[J];安徽职业技术学院学报;2010年02期
周鸣争;[J];安徽机电学院学报;2000年02期
徐荣;曹安照;;[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2006年03期
张久彪,赵芸;[J];安徽机电学院学报(自然科学版);1997年04期
陈刚,刘庆敏;[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);1999年03期
胡俊,汪忠明,方高倪;[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2005年01期
中国重要会议论文全文数据库
杜易;;[A];政府管理创新理论与实践研讨会论文集[C];2011年
魏长顺;沈银花;魏利胜;;[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
张娟;陈杰;段梅;;[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
隋金雪;杨莉;华臻;张鑫;;[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
汤兆云;;[A];第18届中国社会学年会“改革开放30年与女性发展”论坛论文集[C];2008年
丁文峰;;[A];节能环保 和谐发展----2007中国科协年会论文集（三）[C];2007年
刘云刚;王丰龙;;[A];经济发展方式转变与自主创新----第十二届中国科学技术协会年会（第三卷）[C];2010年
董桂洪;王胜年;范志宏;熊建波;;[A];经济发展方式转变与自主创新----第十二届中国科学技术协会年会（第三卷）[C];2010年
孙伟;何玉钧;王柳;;[A];第六届中国青年运筹与管理学者大会论文集[C];2004年
寇学智;张启义;方东;;[A];中国运筹学会第九届学术交流会论文集[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库
李华文;[D];大连海事大学;2010年
张进;[D];中国海洋大学;2009年
朱松;[D];华中科技大学;2010年
刘强;[D];中国铁道科学研究院;2008年
曲建军;[D];北京交通大学;2011年
王晓东;[D];昆明理工大学;2008年
张寿明;[D];昆明理工大学;2009年
栾小丽;[D];江南大学;2010年
王晓暾;[D];浙江大学;2011年
于天琪;[D];吉林大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库
唐永木;[D];华中农业大学;2010年
代宏伟;[D];南昌航空大学;2010年
滕景忠;[D];山东科技大学;2010年
李安新;[D];山东科技大学;2010年
陈少华;[D];山东科技大学;2010年
乔小琴;[D];郑州大学;2010年
吴国强;[D];哈尔滨工程大学;2010年
王骏;[D];大连理工大学;2010年
赵长生;[D];大连理工大学;2010年
陈巍;[D];辽宁工程技术大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库
陈华友,赵佳宝,刘春林;[J];东南大学学报(自然科学版);2004年01期
王成山,杨军,张崇见;[J];电网技术;1999年02期
黄声享,李志成;[J];地理空间信息;2004年01期
李晓峰,罗佑新,李敏,曹泰钧;[J];纺织学报;2002年05期
罗党,刘思峰,党耀国;[J];中国工程科学;2003年08期
刘斌,刘思峰,党耀国;[J];中国工程科学;2003年09期
李万绪;;[J];系统工程;1990年03期
陈涛捷;;[J];系统工程;1990年04期
于德江;[J];系统工程;1991年05期
梅振国;[J];系统工程;1992年05期
【相似文献】
中国期刊全文数据库
胡喜生;洪伟;吴承祯;;[J];杭州师范大学学报(自然科学版);2009年01期
吉蕴;朱向东;;[J];潍坊高等职业教育;2006年02期
水乃翔,秦禹春;[J];系统工程理论与实践;1998年04期
;[J];;年期
;[J];;年期
;[J];;年期
;[J];;年期
;[J];;年期
;[J];;年期
;[J];;年期
中国重要会议论文全文数据库
叶碎高;;[A];中国水利学会2005学术年会论文集----水旱灾害风险管理[C];2005年
张进京;王红宇;;[A];探索 创新 求实----青海省“十一五”时期理论和实践研究成果汇编（下）[C];2011年
中国重要报纸全文数据库
中国老龄科学研究中心副主任 郭平;[N];中国老年报;2011年
本报记者 张奇锋;[N];广东科技报;2011年
中国硕士学位论文全文数据库
刘梭;[D];安徽大学;2013年
张蕾;[D];东北师范大学;2007年
段克峰;[D];兰州大学;2011年
韩晓庆;[D];东北财经大学;2012年
姜英霞;[D];山东财经大学;2013年
宋茹茹;[D];华中师范大学;2013年
沈小凤;[D];中央民族大学;2012年
何明芳;[D];华南理工大学;2012年
李娜;[D];辽宁师范大学;2011年
贾顺;[D];重庆大学;2012年
&快捷付款方式
&订购知网充值卡
400-819-9993
《中国学术期刊（光盘版）》电子杂志社有限公司
同方知网数字出版技术股份有限公司
地址：北京清华大学 84-48信箱 大众知识服务
出版物经营许可证 新出发京批字第直0595号
订购***：400-819-82499
服务***：010--
在线咨询：
传真：010-
京公网安备75号基于改进的GM(1,1)模型的中国人口动态预测研究--《湖南大学》2016年硕士论文
基于改进的GM(1,1)模型的中国人口动态预测研究
【摘要】：人口问题是一个关系全局的重要问题,准确的把握人口数量、了解其发展态势,对于制定国民经济计划和和社会发展战略具有深远意义。本文利用灰色GM(1,1)模型和经过改进的GM(1,1)模型即灰色的BP神经网络模型分别对未来的中国人口总量预测,并比较了两种模型在人口预测中的可靠性。发现经过改进后的模型在进行人口预测时精度大幅提高。本文首先建立了基于灰色GM(1,1)的中国人口预测模型,使用该模型预测出了年的人口总量,计算出了人口年增长率,结果发现预测值与实际人口数值差异过大。考虑到产生较大误差的原因可能是影响人口总量的因素较多如男女人口数量、出生率、死亡率等,GM(1,1)模型并未充分利用这些因素,只是单纯地利用人口总量数据间内在规律进行预测分析,因此本文又建立了基于灰色的BP神经网络模型。该模型融合了GM(1,1)模型弱化数据序列波动性和BP神经网络模型所特有的非线性适应性信息处理能力的特点,又能充分利用了影响人口总量的若干因素,通过模拟仿真并与真值比较,得到的平均相对误差较小,满足精度要求。使用该模型模拟年的人口总量,同样计算出了人口年平均增长率,结果发现人口总数与人口增长率非常接近中国人口近几年的实际值。说明灰色BP神经网络模型在对中国人口预测时可以达到相当高的精度。本文在基于灰色BP神经网络模型可以满足人口预测精度的前提下,对中国人口进行了短期预测。
【关键词】：
【学位授予单位】：湖南大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2016【分类号】：C924.2【目录】：
摘要5-6Abstract6-11第1章 绪论11-19 1.1 选题背景及意义11-12
1.1.1 选题背景11-12 1.2 论文的研究意义12 1.3 相关文献综述12-17 1.4 本文的研究思路和框架及本文的创新点17-19
1.4.1 本文的研究思路和框架17-18
1.4.2 本文的创新点18-19第2章 中国人口现状描述19-22 2.1 中国人口现状19-20 2.2 中国人口发展状况20
2.2.1 人口数量变化20
2.2.2 人口分布的变化20
2.2.3 人口的结构变化20 2.3 中国人口变化趋势分析20-21 2.4 本章小结21-22第3章 基于GM(1,1)模型的中国人口实证预测22-31 3.1 关于模型的基本思想及建模的具体步骤22-26
3.1.1 灰色系统的建模思想及基本特征22-23
3.1.2 GM(1,1)模型的建模步骤与特征23-25
3.1.3 灰色模型的精度检验25-26 3.2 基于GM(1,1)模型的中国人口实证预测26-28
3.2.1 建模过程26-28
3.2.2 统计误差检验28
3.2.3 GM(1,1)模型结果预测分析28 3.3 人口预测28-29 3.4 本章小结29-31第4章 基于改进的GM(1,1)模型的中国人口实证预测31-39 4.1 人工神经网络的基本理论31-33
4.1.1 人工神经网络31
4.1.2 人工神经网络的结构31-32
4.1.3 BP神经网络32-33
4.1.3.1 BP神经网络拓扑结构32
4.1.3.2 BP神经网络的实现步骤32-33 4.2 灰色BP网络的建模步骤33-36
4.2.1 灰色BP网络的原理33
4.2.2 灰色BP网络的实施步骤33-36 4.3 两种模型预测结果的对比36-38 4.4 本章小结38-39结论及相关建议39-41参考文献41-44致谢44-45附录45-47
欢迎：、、)
支持CAJ、PDF文件格式
&快捷付款方式
&订购知网充值卡
400-819-9993
《中国学术期刊（光盘版）》电子杂志社有限公司
同方知网数字出版技术股份有限公司
地址：北京清华大学 84-48信箱 大众知识服务
出版物经营许可证 新出发京批字第直0595号
订购***：400-819-82499
服务***：010--
在线咨询：
传真：010-
京公网安备75号