灰色动态模型在人口总量预测中的应用

在介绍灰色动态模型原理与模型检验的数学理论的基础上考察灰色动态模型在人口总量预测中的应用,结合实际建立人口总量预测模型,经模拟预测残差检验和后验差检验均为“很好”,说明该模型具有一定的应用价值。

基于GM(1,1)和BP神经网络集成模型的我国人口数量时间序列预测研究

由于GM(1,1)模型和BP神经网络模型在预测具有趋势变动和波动二重特性的时间序列时能优势互补,首先建立GM(1,1)模型对序列的趋势项进行预测,得到模拟值及残差序列,然后建立BP神经网络模型对残差值进行预测,最后用加法模型对二者预测值进行集成。我国人口数量时间序列实证结果证实了集成模型用于人口数量预测是有效性,且预测效果显著高于单一模型。

基于“六普”的泰安市人口现状分析与发展预测

本文以泰安市第六次人口普查数据为资料,绘制了2010年人口金字塔并分析了泰安市人口结构现状,进而以人口总量函数预测和人口总量因素预测法对泰安市2010-2020年间的人口总量进行短期预测,从而明确泰安市人口所面临的老龄化问题的严重性.

我国城市开发区客运交通需求预测方法研究

客运交通需求预测是道路交通规划的基础 .根据开发区道路交通规划一般为宏观控制性规划 ,及开发区客运交通需求发展不同于一般城市的交通发展的特点 ,以土地利用规划为基础 ,按照“宏观控制 ,局部调整”的预测思路 ,对常规的“四阶段”模型预测法进行了改进 ,提出了在没有现状交通出行调查的情况下进行开发区客运交通需求预测的方法 .

基于改进布谷鸟搜索的人工神经网络及其性能仿真

布谷鸟搜索(CS)算法是一种新型的基于仿生学原理的元启发式算法,具有很好的全局优化能力,但其存在后期收敛速度慢、计算精度不高等不足。通过将交叉熵(CE)方法嵌入到CS中构建一种改进的CS算法,基准测试函数集的测试结果表明改进算法收敛速度和计算精度都有了明显提高。用改进的算法实现对人工神经网络的训练,实验结果显示新算法训练的神经网络收敛速度更快,能有效避开局部极小。最后用所建立的人工神经网络对中国人口总量进行了预测。