基于马尔萨斯模型对钢铁企业伤害事故与工龄指数之间规律的研究

为了验证在钢铁企业中人的失效过程同服役年限有某种规律性的联系,采用马尔萨斯模型对人的服役年限——工龄与伤害事故频数之间的规律性进行机理推证。在对典型钢铁企业40年间工伤事故数据库中的1465起伤害事故进行统计分析、建立回归模型后,结论显示伤害事故频数y与受害人员的本工种工龄x存在显著指数相关关系:y=167.13e-0.012x、相关系数R=0.93,证实了马尔萨斯模型应用于"工龄-伤害事故频数"指数规律的准确性。改进后的指数规律模型对实际钢铁企业安全管理工作有着重要的研究价值和指导意义,且可以在其他领域中进行探索和推广。

基于马尔萨斯模型对甘肃省人口的预测

从甘肃省的实际情况和人口增长的特点出发,建立甘肃省人口增长的数学模型,本文利用甘肃省1978-2010年的人口数量,利用马尔萨斯模型对甘肃省人口进行了预测,建立了人口预测公式。对甘肃省人口做出预测和分析,来预测甘肃省未来10年的人口数量。

马尔萨斯模型内部结构研究

笔者研究了马尔萨斯模型dxdt=ax(1-x)离散状态的解,即确定性非线性一阶差分方程模型xn+1=axn(1-xn)的内部结构,根据模型参数a不同取值,模型迭代产生稳定、非稳定(分叉)及混沌等复杂性结果或状态。

基于马尔萨斯模型的北京市人口预测

本文基于北京市2000～2012年常住人口数量,运用马尔萨斯模型进行人口分析和预测,并依据人口增长率的大小分为高、中、低三个预测方案,通过将预测值与实际值比较,选取偏差率较低的预测值和预测方案,从而提升预测的准确度。在预测结果为人口数量持续增加的基础上,本人从提升北京市人口容纳力和稀释人口密度的角度来提出建议,解决北京市人口过多和过于集中问题,一是提高北京市土地资源城市化的水平,二是提升北京市交通运营能力和覆盖网络。

基于线性回归模型、马尔萨斯人口增长模型及logistic模型的全国人口预测

目的为了更好地认识我国人口的数量变化规律,并对我国未来人口进行预测。方法根据国家统计局官网公布的1949-2019年人口数据,计算人口增长率,分析人口增长规律;利用1949-2014年的人口数据依次建立线性回归模型、马尔萨斯人口模型及logistic模型,利用相对误差对3种模型进行评价,预测我国2020-2040年人口数,分析未来人口发展变动趋势。结果我国人口增长率呈下降趋势,1960、1961年出现人口负增长,其余年份均为正增长;通过模型拟合,对比发现:线性回归模型存在较大误差,马尔萨斯人口模型预测误差最大,logistic模型比线性回归模型及马尔萨斯模型有很大的改善。结论logistic模型更适合长期的人口预测,误差更小,模拟精度更好,所预测的结果可信度更高。

制度变迁与复活节岛的救赎——兼评李嘉图—马尔萨斯模型及其应用

复活节岛的衰落长期以来一直是人文社会科学研究者关注的对象,1998年,布兰德和泰勒开创性地将李嘉图—马尔萨斯模型用于这一经典案例的分析,此后这一模型也得到了进一步的拓展。本文对李嘉图—马尔萨斯模型以及以它为基础扩展的两个模型进行了评述,在假设制度能被重新选择的情况下,根据李嘉图—马尔萨斯模型解答制度改变是否可以拯救复活节岛这一问题,文章最后也简要探讨制度改变的可能方式。

基于马尔萨斯人口修正模型的黑龙江省人口预测

文章通过对经典马尔萨斯模型的修正,以及修正后的马尔萨斯模型,对黑龙江省未来50年的总人口数进行了预测。通过分析预测数据得到控制人口对黑龙江省经济的快速发展、居民文化素质的提高是必要的。

马尔萨斯人口模型在广州市人口预测中的应用

利用马尔萨斯人口模型对广州市的人口数据进行分析和预测,发现效果很好,说明马尔萨斯人口模型适合广州市人口,能反映出广州市人口的变化规律.利用马尔萨斯人口模型对广州市人口数据进行预测,能为广州市的决策者提供一些有益的信息.马尔萨斯人口模型xk=x0(1+r)k关键的指标是r,通过计算机搜索的方法得到较适合广州市人口模型的r值为1.54%.

从马尔萨斯人口理论到现代人口理论的转变

描述马尔萨斯人口模型的基本框架，指出马尔萨斯人口模型的历史地位不应被否定；说明后马尔萨斯人口模型与马尔萨斯模型的异同；阐述现代人口的基本理论完全与马尔萨斯模型不同，其中人力资本与技术进步起了关键的作用。

基于多模型的西宁市人口规模预测

人口是反映国情、国力基本情况的重要指标,是区域研究所必须考虑的重要因素之一。合理、准确地预测城市人口规模,是城市与区域规划中首先要考虑的基本问题,也是保证规划科学性与可实施性的关键性前提。以西宁市2000-2011年历年总人口为样本数据,分别构建了一元线性回归模型、马尔萨斯模型、logistic模型及GM(1,1)模型,并进行模型检验。结果表明:(1)模型均通过模型精度检验且精度较高,GM(1,1)模型拟合度最高,均误差达到0.004%,马尔萨斯模型拟合度最低,为-1.440 8%;(2)分析模型预测精度差异产生原因及适用性,表明深入、准确地分析样本数据特征,恰当选择分析方法对于控制人口预测精度尤为重要。由于西宁市2000-2011年人口样本数据在2005及2009年数据存在波动性,破坏了其与一元线性回归模型及马尔萨斯模型的拟合度,导致在4种模型中,Logistic及GM(1,1)模型预测精度较高,而GM(1,1)模预测精度最高,所以采用GM(1,1)模型进行西宁市人口预测,得到西宁市人口预测的最终结果:2012年西宁市总人口将达到225.89×104人,2015年将达到233.39×104人,2020年将达到246.37×104人。从结果看,未来9 a西宁市人口将呈现持续平稳增长的态势,但随着时间推进人口增长速度将逐渐下降。

基于完全成本定价模型的大连市水价研究

依据水资源循环性和稀缺性的特点,考虑水资源的边际使用成本,提出水价完全成本应该由资源水价、工程水价、环境水价、边际使用成本4部分组成。利用马尔萨斯模型、Logistic模型、BP神经网络模型及边际机会成本等理论,计算大连市水价完全成本,旨在利用定价模型进一步推动大连市水价定价市场化机制的形成,以反映真实的水市场供需关系,促进水资源的节约和高效利用,防止环境污染。

宏观事故总量发展趋势的规律探索及模型研究

为研究现代技术管理条件下宏观事故总量发展趋势的规律,选取企业、行业及国家层面的典型宏观事故统计量随时间的变化关系为研究对象,以数学建模的分析模式对比其中规律,并借助马尔萨斯人口学指数规律模型对机理进行描述和解释.结论表明:在一定时间区域内,国家、行业及企业各层面宏观事故总量y的发展随时间x呈指数递减趋势,其回归函数通式可用y=aerx表示,且各回归曲线的判定系数R2值证实指数规律相关关系显著.宏观事故总量的发展趋势可能呈现出分段现象,各段存在明显边界的同时,各自仍保持稳定的指数递减规律变化.利用这一规律,通过确定某一宏观事故总量发展趋势的回归函数的方法,可对未来一段时间内的该宏观事故总量值进行预测.

数学模型在人口预测中的应用——以江苏省为例

人口规模是城市规划和土地利用总体规划中一项重要的控制性指标。人口规模是否合理，不仅影响到未来地区经济和社会发展，而且会影响到地区生态环境可持续发展。因此准确地预测未来人口的发展趋势，制定合理的人口规划和人口布局方案具有重大的理论意义和现实意义。运用马尔萨斯人口模型、Logistic增长模型和线性回归分析方法。利用《江苏统计年鉴》人口数据对江苏省2005～2020年的人口发展规模做出预测。预测结果显示。3种模型均取得了较好的模拟效果，但马尔萨斯人口模型和Logistic增长模型的模拟精度比线性回归更理想。在模型的验证过程中。前两者的平均相对误差较小。分别为0．35％和0．12％，而线性回归为2．25％，故采用两种非线性预测值的平均值作为预测结果。结果为2010年达到7695．19万人。2020年达到7919．20万人。

昆明市人口预测模型研究

通过对1949~2000年昆明市人口总量的分析,以及从2000年第5次全国人口普查中昆明市的相关情况,重点考察了昆明市生育状况、死亡状况、年龄和性别状况,找出昆明市人口存在的问题.通过运用马尔萨斯人口模型和Logistic模型以及提出的线性回归模型对昆明市未来10年的人口进行预测,并进行模型之间的比较,进而得出昆明市未来10年人口的发展状况.

对人口模型的研究

无论是对于我国目前的经济发展状况还是未来的远景规划,人口问题的研究都具有十分重要的意义。马尔萨斯人口模型的局限性,就因为它没有考虑到有限的生存空间与资源、生产力、文化水平等因素对出生率的影响。在考虑到有限的生存空间及资源后,本文给出了模型(2);继尔又考虑到生产力、文化水平及传统意识诸因素,给出了模型(3)。并对所建立模型做了研究。

基于GM（1,1）模型及BP神经网络的四城市房价分析与预测

房价趋势分析、预测对于研究我国国民经济趋势具有重要意义。本文主要讨论了国内房价的预测问题,通过建立数学模型对近三个月国内一、二线样本城市（北京、上海、重庆、青岛）的房价进行预测。该文通过建立GM（1,1）模型、拟合时间序列,建立关于人口与房价的马尔萨斯模型,建立关于经济总量、职工平均工资、商品房施工面积、城市居民可支配收入等因素的BP神经网络模型等方式对历年各城市房价进行多角度分析,并得到最优预测模型。综合以上模型的结果,预测所选样本城市未来三个月房价走势,并得出有关结论。

数学模型在寿险精算中的应用

寿险精算是寿险经营的核心技术 ,它在寿险业中起着举足轻重的作用。用数学模型处理寿险问题是一个解决寿险精算问题的好方法。介绍了人口问题、寿险问题、风险问题 ;尝试用数学模型处理寿险精算实例 ,探讨实施精算的思路。

数学模型在西安市人口预测中的应用

为了合理制定城市的总体规划,保证城市的可持续性发展,通过对1985-2015年西安市人口总量的分析,从西安市的生育和死亡状况出发,运用马尔萨斯人口模型和Logistic模型对西安市未来20年的人口进行预测,并进行模型之间的比较,得出西安市未来20年人口的发展状况,以期对西安市统筹人口发展提供借鉴。预测结果表明:马尔萨斯人口模型、Logistic模型均能满足预测精度要求。对于短期的人口预测而言,马尔萨斯人口模型的相对误差较小,可以获得较好的预测效果;对于长期的人口预测而言,Logistic模型则预测效果较好。

人口模型在贵州省总人口预测中的应用

合理的人口规模是实现经济可持续发展的一个重要前提,因此,建立合理的人口模型,准确预测未来人口的发展趋势,对贵州省未来经济的发展具有十分重要的意义。运用马尔萨斯人口模型、阻滞增长模型和GM(1,1)灰色模型,结合贵州省1978-2013年历年人口数据,用2010-2013年的实际数据作为检验标准,对贵州省2010—2020年的人口数作估计和预测。比较分析这三种人口模型,得出在正确选择人口增长率的情况下,马尔萨斯模型预测的结果更为理想的结论。

中国人口预测模型的研究

本文分析了1985年以来我国人口发展的现状，并对我国未来15年的总人口数进行预测。