基于二胎政策开发后人口预测三种模型的讲解，含MATLAB代码

matlab迭代，求差分方程，人口预测模型的求解

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）：

包括lesliegreylogistic等模型并附有相关matlab源码，另外还有一些他人人口预测相关的文档

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

此matlab程序次要用于通过LESLIE模型对人口结构和数量进行预测，并做出相关图形

可运行matlab代码，考虑女性生育率，Leslie人口预测模型，使用第六次人口普查女性的年龄分布，死亡率等数据计算得女性生育率以及女性的人口分布()nt随t的变化规律，从而进一步得出总人口等人口目标的变化规律，建立Leslie矩阵并依据人口分布的初始向量(0)n，就可以求出时间段t的人口分布向量，据此可预测出实施全面二孩政策下中国人口从2010年至2070年的人口总数和各年龄段人口变化趋势。

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。