基于MATLAB构建人口数学模型研究二胎开放对中国人口的影响.pdf数学建模二胎政策微分方程差分计算Leslie矩阵

https://blog.csdn.net/hhmy77/article/details/80355611指数模型，灰度预测模型（这个网上被吐槽得很水），logistic模型，Leslie矩阵，大概就这几个了，然后论文里面用得是灰度预测和logistic模型，Leslie矩阵我很想加进去，因为它用当前人口年龄结构来预测未来的人口，感觉很切合题目，但是找遍网络也没找到人口年龄结构，就不了了之了，如果你想拿奖建议你使用这个模型。

Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。
对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。
关键词：人口总量；
灰色系统；
BP人工神经网络；
灰色人工神经网络模型引言：本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6个主要因素，结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络（GreyArtificialNeuralNetwork，GANN）预测模型，对每一个指标分别用GM（1，1）模型选择最佳的维数进行预测，再利用神经网络非线性映射的特性把这6个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。
该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性，发挥两者的优势，从而进一步提高预测精度。
中间内容省略~结语：由于传统遗传算法聚类算法本身的优点：在解决聚类问题上速度快、准确率高，加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习，确定聚类数及聚类点，在实际聚类应用中有更广阔的适用性；
在这种独特的聚类算法的基础上，结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法；
同时，通过实验证明该方法不但比传统的FCM算法聚类速度快，分割效果好，而且比文献[2]的分割准确度还要高。
由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点，并且通过对人脑MR图聚类和分割的两个实验，证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。
灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用摘要：研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素，这些影响因素往往无法量化，而且各个影响因素之间关系错综复杂，简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。
尝试采用人工神经网络模型，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析，建立了人工神经网络预测模型，并对未来3年的招生数量进行了预测，预测结果较好，为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。
关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型引言：关于研究生招生数量的确定，涉及诸多因素，例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。
这些影响因素往往无法量化，很难找出定量化的因素来进行分析，而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。
以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法，例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。
这些方法多以线性理论为基础，考虑问题偏于简单化，导致预测精度不高。
本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测，为该方面研究提供新的研究思路与研究模式，并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。
中间内容省略~结语：采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰，拟合精度非常高，预测精度也相对较高，为未来研究生招生规模提供科学理论依据，为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。
人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量摘要：利用MATLAB工具箱，以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量，建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统，通过2008年实测数据的检验表明，此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d，相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。
可见，网络模型预测的准确度较高，较以往的线性模型更合理，并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s，具有一定的实用价值。
关键词：预测；
人工神经网络；
径向基函数；
棉花耗水量引言：计算机人工神经网络是20世纪8

人类社会进入20世纪以来，在科学技术和生产力飞速发展同时，世界人口也以空前的规模增长。
中国是一个人口大国，人口问题始终是制约中国发展的关键因素之一。
对中国人口做出分析和预测是一个重要问题。
本文采用了两种的模型分别对中国人口增长的中短期和长期趋势做出预测。
针对模型一：由于本文研究的是预测人口的发展问题。
且在预测人口发展的模型中，阻滞增长模型是预测比较准确的模型。
于是，我们优先考虑使用阻滞增长模型。
但是由于题目所给的样本小，信息少。
致使我们在使用该模型时，预测值和真实值出现了误差。
针对模型二：在模型一中，我们发现本文正是由于样本小，信息少的因素使得阻滞增长模型在本文中并不适用，因此，我们必须找其它的模型。
于是灰色预测模型就成为了我们的较好的选择。

中国人口矢量数据ARCGIS版本,包含各省县市等信息，可直接导入arcgis中使用。

本文通过对中国人口增长问题的讨论，建立了中国人口增长的Logistic人口预测模型和Leslie矩阵人口预测模型。
首先，考虑到人口增长问题的复杂性，我们先摒弃其它因素，在仅考虑总人口出生率和死亡率的条件下，建立Logistic人口预测模型并对中国人口增长进行简单预测。
通过matlab编程求解，部分预测结果为（表1-1）：

将中国人口变化与二胎政策结合，预测未来中国人口的变化

摘要：本文主要对中国人口增长的中短期和长期趋势做出预测，并用得到的数据对老年、少儿人数、社会抚养比等进行分析。
在对人口预测进行分析时，人口预测模型应符合人口繁衍变化的自然特征、符合社会经济实践的不同需求且应具有反映人口随时间变动而变动的特性。
而影响人口增长的主要因素有生育率、死亡率、迁移、人口年龄结构。
基于上述原则，我们选择了Leslie矩阵模型作为基础，并根据具体情况作出改进，建立相应的人口增长预测模型。
在参数的设定上，考虑了前面计算结果对后面参数的影响，且时间跨度越小，影响越显著，这样从一定程度上更符合实际情况。
通过对新建模型及结果的详细分析，我们有以下结论：(1）短期内，人口压力不会得到缓解。
(2）未来老年人口呈快速递增态势。
(3）未来少儿人数呈波浪式减少态势。
(4)社会抚养比近30年较低，未来有升高的趋势。
(5）男女比例呈现波动态势，未来还有升高趋势。
最初本文对模型进行了评价，给出了模型的优缺点。
关键字：年龄移算法；
净迁移人数；
直接延续认定法；
分时段设置法；
Leslie矩阵

具体的中国人口数据分布，1KM的精度。
懂的下，别嫌贵。

人口密度网格化比人口密度行政单元化更接近人口的实际分布。
而且是实现人口数据与其他社会经济统计数据$资源数据$环境数据复合

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。