LightGBM算法和ARIMA算法在人口流动预测应用的性能的比较

人口普查是政府在各个时期获取人口资料、掌握国情国力的一种最基本的调查方法。即使在现在科技发达的社会,人口普查也是非常耗时耗力的。自中华人民共和国成立,只进行过6次全国性的人口普查。在这个数据爆炸式增长、科技快速进步的时代,通过人工智能技术并借助大数据来估算城市人口,可以节省大量的时间成本和人力消耗,能够让人口普查工作更为高效。甚至有实现对人口的实时动态预测。运用LightGBM算法和ARIMA算法分别对人口流动情况进行预测,比较两个算法在人口流动预测应用方向的准确率,得出了LightGBM算法在人口流动预测上的准确率比ARIMA算法的准确率高,同时ARIMA算法的计算时间是LightGBM算法计算时间的7至10倍,甚至更多倍数。

质疑国家统计局关于流动人口的统计及其未来预测论实

流动人口是现代化的一个非常重要的内容,特别是农村大量剩余劳动力向城市转移的数量,已是衡量一个国家是否实现现代化的重要标志。对流动人口如何计量已不是一个简单的数字问题而是现实的社会问题。我国目前仅凭“三证”对流动人口的统计方法值得商榷。应将无证人员也统计在内,据此制定正确的政策。