建模案例-人口增长模型

建模案例-人口增长模型

4.1 人口统计模型

人口统计模型Ι :某城市1990年的人口密度近似为24()20P r r =+。 表示市中心 公里区域内的人口数,单位为每平方公里10万人。

(1) 试求距市中心 区域内的人口数N ; (2) 若人口密度近似为

,单位不变,试求距市中心

区域内的人口数。 (⎰⋅=2

02)(10rdr r p N π)

人口统计模型ІІ:设

表示 时刻某城市的人口数,假设人口变化动力学受下列两条规则影响.

(1) 时刻净增人口以每年

的比率增加; (2)在一段时间内,比如说从

到 ,由于死亡或迁移, 时刻的人口数 的一部分在

时刻仍然存在,我们用 来表示,

, 是这段时间的长度。试建立在任意时刻

人口规模的模型。

本模型可分下列两方面考虑:

(1) 初始时刻t=0,人口数为P(0),到T 时刻,人口数剩下h(T)p(0);

(2) 在t t t ∆+>-时间,人口增长数为t t r ∆⋅)(,到T 时刻时,由于死亡或迁移,只剩下t t r t T h ∆⋅⋅-)()(,所以,在T 时刻,由人口增长因素所产生的人口数为⎰-T dt t r t T h 0)()( 因此,在T 时刻,总人口数⎰-+=T

dt t r t T h p T h T p 0)()()0()()(

0 t t t ∆+ T

4.2 预报人口增长模型

模型一、malthus 指数增长模型

(1) 在t 时刻,人口数为P(t),由于人口基数很大,可以认为P(t)为连续可导函数;

(2) 人口在自然增长过程中的净增长率(r >0)为常数,即单位时间人口的增长量与当时

的人口成正比;

(3) 在t t t ∆+>-时间,00)(),()()()()(p t p t rp dt

t dp t t p r t p t t p ==⇒∆⋅=-∆+

⎪⎩⎪⎨⎧=⋅=0

0)()()(p t p t p r dt t dp rt e p t p 0)(= Malthus 模型的局限性:人口自然增长率r 是一常数并不总是成立。事实上在人口比较稀少,资源丰富的条件下才存在这一规律,但当人口数量达到一定程度时,由于土地,资源的限制,会出现食物短缺、资源紧张、环境恶化并伴随战争与传染病的威胁。这些因素对人口增长产生了阻滞作用,此时人口增长率随人口增加而减少。

模型二、Logistic 阻滞增长模型

(1) 在t 时刻,人口数为P(t),由于人口基数很大,可以认为P(t)为连续可导函数;

(2) 人口在自然增长过程中的净增长率)0,()(00>⋅-=s r p s r p r ;

(3) )(00固有增长率时的增长率表示在=p r ;

(4) 自然资源与环境条件所能容纳的最大人口数量m p 。

建模:当m p p =时,)1()(0)(00m m m p p r p r p r s p r -=⇒=⇒= )(0

00000)1(1)()()1(t t r m m m e p p t p p t p p p p r dt dp --+=⇒⎪⎩⎪⎨⎧=-= P (人口) 说明:

1) Logistic

2) 人口增长率dt dp 最大值,在2

m p p =点达到。 3) Logistic 模型的局限性:是m p 不易准确得到。4.3 随机性人口模型

如果研究对象是自然村落或一个家族人口,数量不大,需作为离散变量看待时,就利用随机性人口模型来描述其变化过程:

----)(t z 时刻t 的人数,----==))(()(n t z p t p n 人口为n 的概率。

假设:

1) 出生与死亡是相互独立的;

2) 在],[t t t ∆+内出生一人的概率与t ∆成正比,记作t b n ∆;出生二人或二人以上的概率为)(t o ∆;

3) 在],[t t t ∆+内死亡一人的概率与t ∆成正比,记作t d n ∆;死亡二人或二人以上的概率为)(t o ∆;

4) n n d b ,均与n 成正比,记为μλμλ,,,n d n b n n ==分别为单位时间内1=n 时一个人出生和死亡的概率。

模型建立:n t t z =∆+)(可分解为下列三个互不相容的事件之和:

.

)(;1)(;

1)(内无人出生与死亡且且死亡一人且出生一人t n t z n t z n t z ∆=+=-=

按全概率公式:

)1)(()()()(1111t d t b t p t d t p t b t p t t p n n n n n n n n ∆-∆-+∆+∆=∆+++-- ))(()()()()(1111n n n n n n n n n n d b t p d t p b t p t

t p t t p dt dp +-+=∆-∆+=++--

))(()()1()()1(11μλμλ+-++-=+-t np t p n t p n dt dp n n n n 若初始条件(t=0)人口为确定数量0n ,则)(t p n 的初始条件为⎩

⎨⎧≠==00,0,1)0(n n n n p n 由于上述微分方程求解困难,因此我们讨论它们的数学期望))((t z E 和方差))((t z D 。 定义 )1()())((1-------------=∑∞

=n n

t np t Z E (1) 式两边对t 求导:

))

(()()()()

()()()1()()1()()()()1()()1(11121

111

2111t z E t np t np t p n t np n t p n n t p n t p n n t p n n dt dE n n n n n n n n n n n n n n n n μλμλμλμλμλμλ-=-=+--++=+-++-=∑∑∑∑∑∑∑∑∞

=∞=∞=∞=∞=∞=∞=∞=+-

t Ce t z E )())((μλ-=∴

由0))0((n Z E =得:0n C = t e n t z E )(0))((μλ-=∴

这个结果与Malthus 模型在形式上一致,其中μλ-是净增长率。

定义: 212)))((()())((t z E t p n

t z D n n -=∑∞=

同理可求:]1[))(()()(0--+=--t t e e n t Z D μλμλμ

λμλ ))((t Z D 的大小表示人口)(t Z 在平均值))((t Z E 附近的波动范围。

))((t Z D 不仅随时间的延续和净增长率的增加而变化,而且即使当μλ-不变时,它也随着λ和μ的上升而增长,这就是说, 当死亡和出生频繁出现时,人口的波动范围变大。

4.4 练习题

1. :动物数量的预测问题

动物繁殖是一个非常复杂的问题,但是如果把影响繁殖的许多次要因素忽略掉或简化,我们仍然可以用微分方程来描述动物繁殖的近似规律,从而来预测动物的未来的数量。 先考虑一种与外界完全隔绝的某种动物,这里所说的与外界完全隔绝是指他们中间除了本族的

出生和死亡之外,既无迁出也无迁入。设在时间 内这一种动物的数目为 ,并设他们的出生率和死亡率分别为 和 。假设它们出生数和死亡数都和 时的动物数及时间成

正比.请讨论动物数 与时间 之间的函数关系,并给出数值计算的实例。

2.人口迁移问题

在某国,每年有比例为p 的农村居民移居城镇,有比例为q 的城市居民移居农村,假设该国总人口数总是以比例为r 的速度增长,但上述人口迁移的规律总是不变,把n 年后农村人口与城市人口占总人口的比例依次记为n x 和n y 。试推导n x 和n y 变化规律。

建模案例-人口增长模型

建模案例-人口增长模型 4.1 人口统计模型 人口统计模型Ι :某城市1990年的人口密度近似为24()20P r r =+。 表示市中心 公里区域内的人口数,单位为每平方公里10万人。 (1) 试求距市中心 区域内的人口数N ; (2) 若人口密度近似为 ,单位不变,试求距市中心 区域内的人口数。 (⎰⋅=2 02)(10rdr r p N π) 人口统计模型ІІ:设 表示 时刻某城市的人口数,假设人口变化动力学受下列两条规则影响. (1) 时刻净增人口以每年 的比率增加; (2)在一段时间内,比如说从 到 ,由于死亡或迁移, 时刻的人口数 的一部分在 时刻仍然存在,我们用 来表示, , 是这段时间的长度。试建立在任意时刻 人口规模的模型。 本模型可分下列两方面考虑: (1) 初始时刻t=0,人口数为P(0),到T 时刻,人口数剩下h(T)p(0); (2) 在t t t ∆+>-时间,人口增长数为t t r ∆⋅)(,到T 时刻时,由于死亡或迁移,只剩下t t r t T h ∆⋅⋅-)()(,所以,在T 时刻,由人口增长因素所产生的人口数为⎰-T dt t r t T h 0)()( 因此,在T 时刻,总人口数⎰-+=T dt t r t T h p T h T p 0)()()0()()( 0 t t t ∆+ T 4.2 预报人口增长模型 模型一、malthus 指数增长模型 (1) 在t 时刻,人口数为P(t),由于人口基数很大,可以认为P(t)为连续可导函数; (2) 人口在自然增长过程中的净增长率(r >0)为常数,即单位时间人口的增长量与当时 的人口成正比; (3) 在t t t ∆+>-时间,00)(),()()()()(p t p t rp dt t dp t t p r t p t t p ==⇒∆⋅=-∆+

中国人口增长预测数学建模 (2)

中国人口增长预测数学建模 引言 中国作为世界上人口最多的国家之一,人口增长一直是一个备受关注的问题。人口数量的增长对于国家的经济、社会、环境等方面都有着重要的影响。因此,预测中国人口的增长趋势对于未来的发展规划具有重要意义。本文将介绍一种基于数学建模的方法,用于预测中国人口的增长情况。 方法 数据收集 为了进行人口增长预测的数学建模,我们需要收集一系列历史人口数据。这些数据可以从各种统计年鉴、人口普查、政府发布的数据等渠道获取。通常,我们需要收集的数据包括中国的总人口数量、出生率、死亡率、迁入率和迁出率等。 建立数学模型 基于收集到的数据,我们可以建立一个数学模型来描述中国人口的增长情况。常用的数学模型包括指数增长模型、

Logistic增长模型等。在本文中,我们以Logistic增长模型为例。 Logistic增长模型基于以下假设: 1. 人口增长率与当前人口数量成正比; 2. 当人口数量接近一定的上限时,人口增长率会逐渐减小。 Logistic增长模型的公式可以表示为: dP/dt = r*P*(1-P/K) 其中,P表示人口数量,t表示时间,r表示人口增长率,K表示人口的上限。 参数估计 为了应用Logistic增长模型进行人口预测,我们需要估计模型中的参数。参数估计可以通过拟合历史数据来完成。常用的参数估计方法包括最小二乘法、最大似然估计等。 模型验证 一旦完成参数估计,我们可以使用模型预测未来的人口变化情况。为了验证模型的准确性,我们可以将预测结果与实际观测数据进行比较。如果预测结果与实际观测数据较为接近,说明模型具有较好的预测能力。

预测未来人口增长 利用建立的数学模型和参数估计,我们可以进行未来人口增长的预测。通过不同的假设和参数值,我们可以探讨不同因素对人口增长的影响。例如,我们可以考虑不同的出生率和死亡率情况下的人口增长,或者研究不同人口政策下的人口增长趋势。 结论 本文介绍了一种基于数学建模的方法,用于预测中国人口的增长情况。该方法利用历史数据建立数学模型,并通过参数估计和模型验证对未来人口增长进行预测。这种方法可以为政府和决策者提供重要的参考,帮助他们制定合理的人口政策和发展规划。 参考文献 1.陈可,胡花果,刘进登. 人口数学模型与预测[M]. 高 等教育出版社, 2013. 2.李健,孙德友,彭建权. 人口增长模型中的数学建模 的研究[J]. 数学的实践与认识, 2015(4): 53-55.

人口增长模型

人口增长模型 人口增长是指在一定时间内人口数量的变化情况。人口增长模型是 研究人口数量随时间推移而变化的数学模型。这些模型可以用来预 测人口的未来变化趋势,评估人口对社会经济发展的影响,以及制 定相应的人口政策。 人口增长模型可以分为传统模型和现代模型两种。传统模型是基于 自然增长率和人口迁移的模型,主要考虑出生率、死亡率和迁移率 等因素对人口数量的影响。现代模型则更加复杂,考虑到人口结构、经济发展水平、教育水平、卫生条件等多个因素对人口变化的综合 影响。 传统人口增长模型中最经典的是马尔萨斯人口增长模型。该模型由 英国经济学家托马斯·马尔萨斯于18世纪末提出,他认为人口的增 长速度远远快于食物供应的增长速度,最终导致人口爆发和资源的 枯竭。根据马尔萨斯的理论,人口增长呈指数增长,即人口数量以 一个固定的比例增长。这种模型的局限性在于忽略了技术进步、社 会变迁等因素对人口增长的影响。 现代人口增长模型则更加多样化和复杂化。其中一种常见的模型是 人口转变模型,该模型通过分析人口结构的变化,预测人口变化趋势。人口转变模型一般包括四个阶段:高死亡率和高出生率阶段、 降低死亡率阶段、降低出生率阶段和低死亡率和低出生率阶段。这 种模型通过考虑死亡率和出生率的变化,预测人口的自然增长率。

此外,人口增长模型还可以考虑迁移因素的影响。迁移在人口增长过程中起到重要作用,它可以改变人口分布和数量。人口迁移模型可以通过考虑迁移率和迁移方向,来预测人口迁移对人口数量的影响。迁移模型还可以帮助评估不同地区的人口流动性、劳动力市场的供需关系等。 在现实应用中,人口增长模型可以用于制定人口政策和规划社会经济发展。例如,通过人口增长模型,政府可以预测未来人口数量,进而调整公共基础设施、教育资源、医疗资源等的布局,以适应人口变化。此外,人口增长模型还可以用于评估人口老龄化趋势和劳动力供给的变化,为社会经济发展提供参考依据。 总之,人口增长模型是研究人口数量变化的重要工具和方法。通过建立合理的人口增长模型,可以预测人口变化趋势,评估人口对社会经济发展的影响,并促进制定科学的人口政策。随着社会发展的不断深化,人口增长模型的应用也将越来越重要,为实现可持续发展提供有力支持。

人口增长问题数学模型

人口增长问题数学模型 人口增长问题是一个复杂的社会现象,它涉及到众多因素,如生育率、死亡率、移民、出生性别比等。为了更好地理解和预测人口增长趋势,人们常常建立数学模型来描述人口变化的规律。下面是一个简单的人口增长问题数学模型的示例。假设人口数量为P(t),时间t为以年为单位。则人口增长可以用以下微分方程表示: dP(t)/dt = rP(t) 其中,r是人口自然增长率,是一个常数。这个微分方程描述了人口数量随着时间的变化情况,即人口数量呈指数增长。然而,实际情况要复杂得多。以下是一个更复杂的人口增长模型,考虑到生育率、死亡率和移民等因素: dP(t)/dt = (b - d)P(t) + I 其中,b是每单位时间的出生率,d是每单位时间的死亡率, I是每单位时间的移民人数。这个模型可以更好地描述人口增长的趋势,特别是当存在外部干扰(如战争、自然灾害等)时。 除了以上两个模型,还有其他更复杂的模型,如Logistic增长模型、Malthusian模型等。这些模型考虑的因素更加全面,可以更准确地描述人口增长的趋势。例如,Logistic增长模

型考虑了环境承载能力对人口增长的限制,而Malthusian 模型则考虑了人口增长与资源供给之间的关系。 建立数学模型有助于我们更好地理解和预测人口增长趋势。这些模型可以帮助我们评估不同政策对人口增长的影响,如计划生育政策、移民政策等。此外,这些模型还可以帮助我们预测未来人口数量和结构的变化情况,从而为社会发展规划提供科学依据。 然而,需要注意的是,数学模型只是对现实世界的近似描述,它可能无法完全准确地预测未来情况。因此,在使用数学模型进行人口增长预测时,需要结合实际情况和专家意见进行综合分析。 总之,数学模型是研究人口增长问题的重要工具之一。通过建立数学模型,我们可以更好地理解和预测人口增长的规律和趋势。这些模型可以帮助我们评估不同政策对人口增长的影响,为社会发展规划提供科学依据。然而,需要注意的是,数学模型只是对现实世界的近似描述,需要结合实际情况和专家意见进行综合分析。

人口增长模型

一、 人口增长模型: 1. 问题 下表列出了中国1982—1998年的人口统计数据,取1982年为起始年(t=0),…人口自然增长率14%,以36亿作为我国的人口容纳量,是建立一个较好的数学模型并给出相 从图中我们可以看到人口数在1982—1998年是呈增长趋势的,而且我们很容易发现上述图像和我们学过指数函数的图像有很大的相似性,所以我们很自然想到建立指数模型,但是指数模型有个不妥之处就是没有考虑社会因素的,即资源的有限性,也就是人口不可能无限制的增长,所以有必要改进模型,这里我们假设人口增长率随人口增加而呈线性递减,从而建立起比较优越阻滞增长模型 模型一:指数增长模型(马尔萨斯模型) 1.假设:人口增长率r 是常数. 2.建立模型:记时刻t=0时人口数为0X ,时刻t 的人口为X (t ),由于量大,X (t )可以视为连续、可微函数,t 到t+t ∆时间段人口的增量为: )() ()(t rX t t X t t X =∆-∆+ 于是X (t )满足微分方程:)1()0(0⎪⎭ ⎪ ⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧==X X rX dt dx 3.模型求解:解得微分方程(1)得: X (t )=0X ) (0t t r e - (2) 表明:t ∞−→− 时,t X )0.(>∞−→−r . 4.模型的参数估计 要用模型2对人口进行预报,必须对其中的参数r 进行估计,这可以用表1通过Matlab 拟合: 程序: x=[1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997

1998]'; X=[ones(17,1),x] Y=[101654 103008 104357 105851 107507 109300 111026 112704 114333 115823 117171 118517 119850 121121 122389 123626 124810]'; [b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X); %回归分析 b,bint,stats%输出这些值 rcoplot(r,rint);%画出残差及其置信区间 z=b(1)+b(2)*x; plot(x,Y,'k+',x,z,'r'),%预测及作图 运行结果: b = 1.0e+006 * -2.8447 0.0015 bint = 1.0e+006 * -2.9381 -2.7513 0.0014 0.0015 stats = 1.0e+005 * 0.0000 0.0455 0 1.9800

数学建模-人口增长模型

数学建模-人口增长模型 人口增长模型是一种基于数理统计学方法的计算机模型,用于描绘全球各地的人口增长情况。人口增长模型能够预测人口数量、年龄分布、死亡率、出生率、移民等方面的变化趋势,为社会规划带来指导性的建议,具有很高的实用价值。本文将从多个方面来探究人口增长模型。 一、人口增长的三个阶段 第一阶段:原始社会阶段,这个时期的人口增长缓慢。由于食物水平低下和医疗条件落后,死亡率非常高,而出生率仍然很高。 第二阶段:传统社会阶段,人口增长迅速。由于改进了农业技术、医疗技术以及水、电、煤等基础设施建设的改善,死亡率降低,但出生率仍然很高。 第三阶段:现代社会阶段,人口增长开始放缓。由于生育规律的改变,人们生育晚、生育次数减少,导致出生率下降。另一方面,医疗技术和生活水平的提高,使得人们的寿命增加,死亡率下降。 人口增长模型是一种以数学为基础、能够预测人口增长变化趋势的计算机模型。它解决了传统的统计分析方法难以预测未来人口增长趋势的问题,方便了研究人口增长对于社会经济发展的影响。目前,常用的人口模型有四种: 1.经验模型:该模型主要是针对已有数据进行平衡分析,所以只能反映人口变动的历史趋势,难以预测未来人口变化。 2. 非参数回归模型:它又称为核回归模型,它是一种无参数模型,可以从数据本身中学习出应该如何比较好地去拟合数据,因此预测效果相较于经验模型提高了不少。 3. 参数回归模型:这种模型较为复杂,它基于特定的模型,通过拟合已有的数据,建立一个完整的模型,目的是预测新的数据变化趋势。 4. 知识驱动模型:该模型结合了经验模型和参数回归模型的基本特点,它将专家的知识与历史数据相结合,通过精细化的调整,建立能够反映人口增长趋势的模型。该模型可广泛应用于国家人口预测、社会福利计划等领域。 人口增长有其基本的规律,这些规律可以帮助我们更好地了解和解决人口问题。 1.现代社会阶段的人口增长趋势是死亡率下降,而出生率下降,且死亡率的下降速度比出生率的下降速度快。

数学建模logistic人口增长模型

Logistic 人口发展模型 一、题目描述 建立Logistic 人口阻滞增长模型 ,利用表1中的数据分别根据从1954年、1963年、1980年到2005年三组总人口数据建立模型,进行预测我国未来50年的人口情况.并把预测结果与《国家人口发展战略研究报告》中提供的预测值进行分析比较。分析那个时间段数据 预测的效果好?并结合中国实情分析原因。 表1 各年份全国总人口数(单位:千万) 二、建立模型 阻滞增长模型(Logistic 模型)阻滞增长模型的原理:阻滞增长模型是考虑到自然资源、环境条件等因素对人口增长的阻滞作用,对指数增长模型的基本假设进行修改后得到的。阻滞作用体现在对人口增长率r 的影响上,使得r 随着人口数量x 的增加而下降。若将r 表示为x 的函数)(x r 。则它应是减函数。于是有: )0(,)(x x x x r dt dx == (1) 对)(x r 的一个最简单的假定是,设)(x r 为x 的线性函数,即 ) 0,0()(>>-=s r sx r x r (2) 设自然资源和环境条件所能容纳的最大人口数量m x ,当 m x x =时人口不再增长,即增 长率 )(=m x r ,代入(2)式得 m x r s = ,于是(2)式为

)1()(m x x r x r - = (3) 将(3)代入方程(1)得: ?????=-=0 )0() 1(x x x x rx dt dx m (4) 解得: rt m m e x x x t x --+= )1( 1)(0 (5) 三、模型求解 用Matlab 求解,程序如下: t=1954:1:2005; x=[60.2,61.5,62.8,64.6,66,67.2,66.2,65.9,67.3,69.1,70.4,72.5,74.5,76.3,78.5,80.7,83,85.2,87.1,89.2,90.9,92.4,93.7,95,96.259,97.5,98.705,100.1,101.654,103.008,104.357,105.851,107.5,109.3,111.026,112.704,114.333,115.823,117.171,118.517,119.85,121.121,122.389,123.626,124.761,125.786,126.743,127.627,128.453,129.227,129.988,130.756]; x1=[60.2,61.5,62.8,64.6,66,67.2,66.2,65.9,67.3,69.1,70.4,72.5,74.5,76.3,78.5,80.7,83,85.2,87.1,89.2,90.9,92.4,93.7,95,96.259,97.5,98.705,100.1,101.654,103.008,104.357,105.851,107.5,109.3,111.026,112.704,114.333,115.823,117.171,118.517,119.85,121.121,122.389,123.626,124.761,125.786,126.743,127.627,128.453,129.227,129.988]; x2=[61.5,62.8,64.6,66,67.2,66.2,65.9,67.3,69.1,70.4,72.5,74.5,76.3,78.5,80.7,83,85.2,87.1,89.2,90.9,92.4,93.7,95,96.259,97.5,98.705,100.1,101.654,103.008,104.357,105.851,107.5,109.3,111.026,112.704,114.333,115.823,117.171,118.517,119.85,121.121,122.389,123.626,124.761,125.786,126.743,127.627,128.453,129.227,129.988,130.756]; dx=(x2-x1)./x2; a=polyfit(x2,dx,1); r=a(2),xm=-r/a(1)%求出xm 和r x0=61.5; f=inline('xm./(1+(xm/x0-1)*exp(-r*(t-1954)))','t','xm','r','x0');%定义函数

人口增长及人口红利数学建模

人口增长及人口红利数学建模 人口增长和人口红利是一个国家或地区经济发展中非常重要的因素。人口增长是指人口数量的增加,而人口红利则是指由于人口结构的改变而带来的经济效益。人口增长和人口红利的数学建模可以帮助我们更好地理解和预测人口发展对经济的影响。 我们可以通过人口增长率来描述人口增长的情况。人口增长率是指单位时间内人口数量的增加比例。在数学上,人口增长率可以用以下公式表示: 人口增长率 = (人口数量的变化量 / 初始人口数量) × 100% 其中,人口数量的变化量可以是人口数量的净增加或净减少。 人口红利可以通过年龄结构和劳动力参与率来进行建模。年龄结构是指人口在不同年龄段的分布情况,而劳动力参与率是指劳动年龄人口中参与劳动力的比例。 我们可以使用以下公式来计算人口红利: 人口红利 = 劳动力参与率× (1 - 老年人口比例) × (1 + 教育水平指数) 其中,老年人口比例是指60岁及以上人口占总人口的比例,教育水平指数可以通过受教育人口比例来衡量。

人口红利的计算可以帮助我们评估一个国家或地区的经济潜力。当劳动力参与率高、老年人口比例低且教育水平高时,人口红利会更加显著,经济发展的潜力也会更大。 在实际应用中,人口增长和人口红利的数学建模可以用来预测未来的人口发展趋势和经济变化。通过分析历史数据和当前的人口结构,可以建立数学模型来预测未来的人口数量、人口增长率以及人口红利的变化。 人口增长和人口红利的数学建模还可以用来研究不同政策对人口发展的影响。通过模拟不同政策措施对人口数量、年龄结构和劳动力参与率的影响,可以评估这些政策对经济发展的贡献。 人口增长和人口红利是一个国家或地区经济发展中不可忽视的因素。通过数学建模,我们可以更好地理解和预测人口发展对经济的影响。这些数学模型可以帮助政策制定者制定更有效的人口政策,促进经济的可持续发展。

中国人口增长模型的建模仿真

中国人口增长模型的建模仿真 人口增长是一个重要的全球问题,对经济、社会和环境产生深远影响。为了更好地了解和预测人口增长的趋势,建立人口增长模型并进行仿真是非常必要的。本文旨在介绍人口增长的重要性以及建立人口增长模型并进行仿真的目的。 人口增长的重要性可以从多个方面来看。首先,人口数量的变化直接关系到国家的经济发展。随着人口的增长,国家可以拥有更多的劳动力,从而为经济增长提供动力。其次,人口的增长也会对社会产生影响,如教育、医疗等社会服务的供需平衡。此外,人口增长还会对环境产生影响,包括资源消耗、能源需求以及环境污染等方面。 建立人口增长模型并进行仿真可以帮助我们更好地理解人口增长的规律和趋势。通过模拟不同的人口增长情景,我们可以预测未来的人口数量变化,从而为政府和决策者提供科学的依据。此外,人口增长模型还可以用于评估政策措施的效果,比如计划生育政策的实施对人口增长的影响。

本文将针对中国的人口增长情况,建立相应的人口增长模型,并进行仿真分析。通过该模型,我们可以探讨不同的人口增长策略对未来人口数量的影响,为制定人口政策提供参考。 建立中国人口增长模型并进行仿真分析是非常必要的。通过了解人口增长的规律和趋势,我们可以为政府和决策者提供科学的依据,以制定合适的人口政策。此外,人口增长模型的建立还可以帮助我们评估不同策略的效果,为未来的人口发展做出合理的预测。人口增长模型的建模仿真建立中国人口增长模型并进行仿真分析是非常必要的。通过了解人口增长的规律和趋势,我们可以为政府和决策者提供科学的依据,以制定合适的人口政策。此外,人口增长模型的建立还可以帮助我们评估不同策略的效果,为未来的人口发展做出合理的预测。人口增长模型的建模仿真

数学建模作业-人口增长模型

论文结构合理,模型建立详细,思想明确,论述清楚程序和拟合是文章的亮点,模型建立完了没有做误差分析,如果补完整是一篇很不错的文章。 摘要 •随着科学技术的发展,国内资金积累量在不断增加,但是中国人口近几年还是呈增加的趋势,这样就会影响人均收入。由于国民收入是资金积累的一部分,国民收入变化可以反映资金积累的变化。因此研究资金积累、国民收入与人口增长的关系可以转化成研究资金积累与人口增长的关系。若国民平均收入与按人口平均资金积累成正比,说明仅当资金积累的相对增长率大于人口的相对增长率时,国民平均收入才是增长的。所以认识资金积累与人口增长的关系,对国民平均收入的增长有重大意义。本文通过微分方程建立三个模型,即人口Malthus模型、资金积累指数模型、资金积累增长率与人口增长率的二次曲线模型。通过资金积累与人口增长的关系来分析国民平均收入。 关键词:资金积累人口增长国民平均收入资金积累增长率人口增长率 一、问题的重述 资金积累、国民收入、与人口增长的关系: (1)若国民平均收入x与按人口平均资金积累y成正比,说明仅当总资金积累的相对增长率k大于人口的相对增长率r时,国民平均收入才是增长的. (2)作出k(x)和r(x)的示意图,分析人口激增会引起什么后果. 二、问题分析 人均国民收入主要与国家资金总积累量和总人口数有关,若总人口数的增长率大于资金积累增长率,则增长的资金不能使每一位国民增加收入,只能使少量国民收入增加,因此,总体来说,国家人均收入实际上是减少的。 三、模型假设 假设总资金增长和人口增长均为指数增长,资金积累增长率和人口增长率为二次曲线模型。 四、符号说明 a为国民收入在总资金积累中所占比例; y(t)为总资金积累量; N(t)为总人口数; Nm为人口的峰值; x(t) 为人均国民收入;

【数学建模】人口增长模型

中国人口增长预测模型的建立与分析 摘要 针对我国人口发展过程中出现的老龄化进程加快,出生人口性别比持续升高,乡村人口城镇化的新特点,我们基于LESLIE 矩阵,着重考虑城镇与乡村间的人口迁移及女性人口比例变化对我国人口增长的影响,经过两次改进建立了便于计算机求解的差分方程模型,对我国2005年以后45年的人口增长进行了预测。随后利用时间段参数设置法,对差分方程模型又进行了一次改进。然后运用等维灰色系统预测法对该差分方程模型的中短期预测进行了检验,同时根据2001年人口基本数据运用此模型对2001年~2005年进行了预测,并用实际数据对预测结果进行了检验。 我们将预测区间分为2006~2020年、2021~2035年、2036~2050年三个区间,以量化短期、中期与长期。通过调整模型中相关参数及输入条件,定量地分析了男女性别比例、老龄化和乡村人口城镇化对我国人口增长的影响。预测结果表明,从短期来看,我国的出生性别比变化不明显,将在短期内维持基本不变,老龄化进程在15年内在上升了8个百分点,人口扶养比持续升高,这将加重我国的人口压力,乡村人口城镇化水平进展缓慢;从中期来看,总人口性别比将保持在1与1.1之间,老龄化进程将呈线性增加趋势,乡村人口城镇化水平将持续发展;从长期来看,老龄化进程将在2035到2045年经历老龄人口高峰平台,老龄人口比重在0.3以上,育龄妇女人数持续下降,总人口数将在2023年达到峰值14.05亿。 1

关键词:LESLIE矩阵,人口预测,性别比例,城镇化,老龄化,灰色系统预测 2

一、问题的重述 人口问题是中国社会发展的重要问题,对中国人口的中长期预测有助于政府制定相应的政策保持中国的长治久安。 现需要解决的问题如下: 1.主要根据2001~2005年的人口统计数据,对中国人口增长的中短期和长期趋势作出预测,特别要关注老龄化,出生人口性别比及乡村人口城镇化等因素。 2.指出所建模型的优点和不足之处。 二、模型假设 1.在未来50年人口生存的社会环境相对稳定(即没有战争及毁灭性灾难)。 2.国际人口迁入与迁出量相等。 3.在本世纪中叶前,我国计划生育政策稳定。 4.题目所给抽样数据是随机的,真实地反映了整体实际情况。 三、符号说明 123 d t d t d t分别表示乡村、镇、市第t年i岁人口的死亡率; (),(),() i i i 123 x t x t x t分别表示乡村、镇、市第t年i岁的人口数; (),(),() i i i 123 (),(),() b t b t b t分别表示乡村、镇、市第t年i岁的女性生育率; i i i 123 k t k t k t分别表示乡村、镇、市第t年i岁人口的女性比; (),(),() i i i 123 c t c t c t分别表示乡村、镇、市第t年的婴儿死亡率; (),(),() 123 (),(),() f t f t f t分别表示乡村、镇、市第t年的出生人数; 123 h t h t h t分别表示乡村、镇、市第t年i岁女性的生育模式; (),(),() i i i 123 βββ分别表示乡村、镇、市第t年的总和生育率; (),(),() t t t 3

指数函数模型的生活中的例子

指数函数模型的生活中的例子指数函数模型是数学中的一种常见模型,可以用来描述某些现象或者过程的增长或衰减规律。在我们的生活中,有许多例子都可以通过指数函数模型来解释和描述。本文将介绍几个生活中常见的例子,并通过这些例子来理解指数函数模型的应用。 1. 人口增长模型 人口增长是一个长期以来备受关注的问题。指数函数模型可以用来描述人口增长的规律。在指数函数模型中,人口数量随着时间的增加而指数级增长。例如,某城市人口在初始时期为100万,年增长率为3%。使用指数函数模型,我们可以得出人口数随时间增长的表达式为P(t) = 100万 * (1 + 0.03)^t,其中t为时间(年)。利用这个模型,我们可以预测城市未来的人口数量,并制定合理的发展规划。 2. 财务投资模型 财务投资是许多人关注的领域之一。指数函数模型可以用来描述投资的增长规律。例如,某投资项目的初始投资金额为1000万元,年化收益率为5%。通过指数函数模型,我们可以计算出投资金额随时间的增长情况。投资金额的表达式为A(t) = 1000万 * (1 + 0.05)^t,其中t为时间(年)。利用这个模型,我们可以评估投资的回报率,并决定是否进行相应的投资。 3. 病毒传播模型

疫情爆发时,病毒传播模型成为重要的研究方向。指数函数模型可以用来描述病毒的传播速度和规模。例如,某病毒的传染系数为1.1,即每个感染者平均会感染1.1个人。通过指数函数模型,我们可以预测疫情的发展趋势。疫情的增长可以用指数函数P(t) = P(0) * (1 + 1.1)^t 来描述,其中P(t)为时间t时刻的感染人数。利用这个模型,可以对疫情的传播速度和规模进行评估,并采取相应的防控措施。 4. 化学反应速率模型 化学反应速率也可以用指数函数模型来描述。在某些反应中,反应物的浓度随着时间的推移呈指数级减少。例如,一个化学反应的初始浓度为C0,反应速率常数为k。反应物的浓度随时间的变化可以用指数函数模型C(t) = C0 * e^(-kt)来描述。通过这个模型,可以计算出反应物浓度随时间的变化情况,进而预测化学反应的进程。 总结: 指数函数模型在生活中的应用非常广泛。通过人口增长模型、财务投资模型、病毒传播模型和化学反应速率模型的例子,我们可以看到指数函数模型的强大之处。它能够帮助我们理解和解释现象的增长和衰减规律,从而为我们的决策和规划提供科学依据。因此,在日常生活中,我们应该学习和运用指数函数模型,以更好地理解和解决各种实际问题。

人口增长数学建模

人口增长数学建模 人口增长是指特定区域或全球人口数量的增加。人口增长是一个复杂的系统问题,需要进行数学建模来解决。数学建模是通过数学方法对实际问题进行抽象和描述,并利用数学模型进行分析和预测。 人口增长可以通过人口自然增长率和人口迁移两个方面进行建模。人口自然增长率是指人口出生率减去人口死亡率的差值,可以表示为:人口自然增长率=出生率-死亡率。出生率和死亡率是人口统计学中的重要指标,可以通过对历史数据进行统计分析来获得。 人口迁移也是影响人口增长的重要因素。人口迁移可以分为国际迁移和内部迁移两种类型。国际迁移是指不同国家之间的人口流动,可以通过建立国际迁移模型来描述。内部迁移是指同一国家内不同地区之间的人口流动,可以通过建立内部迁移模型来描述。 人口增长还可以通过人口增长速度来进行建模。人口增长速度是指单位时间内人口数量的增加量,可以表示为:人口增长速度=人口增加量/时间。人口增加量可以通过人口普查数据进行统计,时间可以按年、月、季度等单位进行划分。 人口增长模型可以采用不同的数学方法进行建立,如微分方程、差分方程、随机过程等。微分方程是描述连续变化的数学模型,可以用于描述人口增长的连续变化过程。差分方程是描述离散变化的数学模型,可以用于描述人口增长的离散变化过程。随机过程是描述

随机变化的数学模型,可以用于描述人口增长的随机性。 在实际应用中,人口增长模型可以用于预测未来的人口数量和人口结构。通过对历史数据进行参数估计和模型拟合,可以得到一个较为准确的人口增长模型。利用这个模型,可以进行人口预测和人口政策制定,为社会经济发展提供科学依据。 人口增长数学建模是一个复杂而又具有挑战性的问题。它需要综合运用数学、统计学、计算机科学等多学科知识,进行数据处理、模型建立、参数估计和预测分析。只有不断完善和发展人口增长模型,才能更好地为人口政策制定和社会经济发展提供支持。

数学建模人口增长模型

数学建模人口增长模型 摘要:人口的增长是当前世界上引起普遍关注的问题作为世界上人口最 多的国家,我国的人口问题是十分突出的由于人口基数大尽管我国已经实行了20多年的计划生育政策人口的增长依然很快,巨大人口压力会给我国的社会政治经济医疗就业等带来了一系列的问题。因此研究和解决人口问题在我国显得尤为重要。我们经常在报刊上看见关于人口增长预报,说到本世纪,或下世纪中叶,全世界的人口将达到多少亿。你可能注意到不同报刊对同一时间人口的预报在数字商场有较大的区别,这显然是由于用了不同的人口整张模型计算出来的结果。 人类社会进入20世纪以来,在科学和技术和生产力飞速发展的同时世界人口也以空前的规模增长。人口每增加十亿的时间,有一百年缩短为十几年。我们赖以生存的地球已经携带着他的60亿子民踏入下一个世纪。 长期以来,人类的繁殖一直在自然地进行着,只是由于人口数量的迅速膨胀和环境质量的急剧恶化,人们才猛然醒悟,开始研究人类和自然的关系、人口数量的变化规律以及如何惊醒人口控制等问题。 本论文中有两个模型: (1):中国人口的指数增长模型,并用该模型进行预测,与实际人口数据进行比较。 (2):中国人口的Logistic图形,标出中国人口的实际统计数据进行比较。而且利用MATLAB图形,标出中国人口的实际统计数据,并画出两种模型的预测曲线。 关键字:人口预测;Malthus模型;Logistic模型;MATLAB软件

一、问题背景及重述 1.1问题的背景 中国是一个人口大国,人口问题始终是制约我国发展的关键因素之一。我国自1973年全面推行计划生育以来,生育率迅速下降,取得了举世瞩目的成就,但全面建设小康社会仍面临着人口的形势和严峻挑战。随着我国经济的发展、国家人口政策的实施,未来我国人口高峰期到底有多少人口,专家学者们的预测结果不一。因此,根据已有数据,运用数学建模的方法,对中国人口做出分析和预测是一个重要问题。 1.2 问题的重述 下表列出了中国1982~1998年的人口统计数据,取1982年为起始年(t=0),1982年的人口101654万人,人口自然增长率为14‰,以36亿作为我国人口的容纳量,试建立一个较好的人口数学模型并给出相应的算法和程序,并与实际人 二、问题分析 对于人口增长的问题,其影响因素有很多,比如:人口基数,出生率,死亡率,人口男女比例,人口年龄结构的组成,人口的迁入率和迁出率,人口的生育率和生育模式,国家的医疗发展情况,国家的政治策略等众多的因素。如果把这些因素都要考虑进去,则该问题根本无从下手。因此,应该根据中国人口自身发展的特点,选取相应的能够体现我国人口发展特点的模型。 人口发展模型有连续形式和离散形式,因为题目所给的数据是每个年份的具体数据,可以将这些数据视为连续的。根据表格中的数据,我们使用MATLAB编程(附录1)画出散点图。

Leslie人口模型及例题详解

L e s l i e人口模型及例题详解 The saying "the more diligent, the more luckier you are" really should be my charm in2006.

Leslie 人口模型 现在我们来建立一个简单的离散的人口增长模型,借用差分方程模型,仅考虑女性人口的发展变化;如果仅把所有的女性分成为未成年的和成年的两组,则人口的年龄结构无法刻划,因此必须建立一个更精确的模型;20世纪40年代提出的Leslie 人口模型,就是一个预测人口按年龄组变化的离散模型; 模型假设 (1) 将时间离散化,假设男女人口的性别比为1:1,因此本模型仅考虑女性人口的发展变 化;假设女性最大年龄为S 岁,将其等间隔划分成m 个年龄段,不妨假设S 为m 的整数倍,每隔m S /年观察一次,不考虑同一时间间隔内人口数量的变化; 2 记)(t n i 为第i 个年龄组t 次观察的女性总人数,记 第i 年龄组女性生育率为i b 注:所谓女性生育率指生女率,女性死亡率为i d ,记1,i i s d =-假设,i i b d 不随时间变化; 3 不考虑生存空间等自然资源的制约,不考虑意外灾难等因素对人口变化的影响; 4 生育率仅与年龄段有关,存活率也仅与年龄段有关; 建立模型与求解 根据以上假设,可得到方程 )1(1+t n =∑=m i i i t n b 1)( )()1(1t n s t n i i i =++ 1=i ,2.…,m -1 写成矩阵形式为 其中,L =⎪⎪⎪⎪⎪ ⎪⎭ ⎫ ⎝⎛--000000000121121m m m s s s b b b b 1 记 )]0(,),0(),0([)0(21m n n n n = 2 假设n 0和矩阵L 已经由统计资料给出,则 为了讨论女性人口年龄结构的长远变化趋势,我们先给出如下两个条件: i s i > 0,i =1,2,…,m -1; ii b i 0≥,i =1,2,…,m ,且b i 不全为零; 易见,对于人口模型,这两个条件是很容易满足的;在条件i 、ii 下,下面的结果是成立的: 定理1 t 1 +t

07年全国数学建模大赛--中国人口增长预测模型1

承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): 我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话): 所属学校(请填写完整的全名): 参赛队员(打印并签名) :1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名): 日期:年月日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):

编号专用页 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号): 全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号):全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):

中国人口增长预测模型 摘要:在中国的人口增长预测问题中,老龄化进程加速,出生人口性别比的变化,乡 村人口城镇化,是影响人口预测的主要因素。在中短期预测的过程中,由于影响人口的各项主要因素变化范围较小,可以直接根据我们建立的模型进行预测。老年人的死亡率变化较大,出生的男女百分比得到遏制并逐渐趋于正常的水平。我们将根据年龄将人口分成两部分,0到60岁的人口的预测,和60岁以后人口的预测。通过原来的模型对0岁到60岁的中国妇女的人口数预测,进而通过中国男女比例变化与年份的关系来预测出相应的0岁到60岁中国男性数目的总和,得到了中国0到60岁人口总和的预测,根据附件一中的资料预测出相应年份的60岁以上的人口数目总和,这样我们就合理的得到了长期人口数目的预测。通过预测我们得到:在 2010年人口达到13.8亿人,城镇化率达到46.7% 在2020年人口总数变为:14.7亿人,城镇化率达到53.26% ,2035年人数达到高峰,城镇化率达到56.53%,以后各年直到2050年保持基本稳定的状态。在长期预测中,中国老龄化问题主要影响着中国的人口。我们通过对附录中图表的分析,得出中国人口在经历峰值后,呈现出严重的老龄化。 关键词:城镇转化率城镇化百分比生育模式人口老龄化

数学建模logistic人口增长模型

Logistic人口发展模型 一、题目描述 建立Logistic人口阻滞增长模型,利用表1中的数据分别根据从1954年、1963年、1980年到2005年三组总人口数据建立模型,进行预测我国未来50年的人口情况.并把预测结果与国家人口发展战略研究报告中提供的预测值进行分析比较.

二、建立模型 阻滞增长模型Logistic 模型阻滞增长模型的原理:阻滞增长模型是考虑到自然资源、环境条件等因素对人口增长的阻滞作用,对指数增长模型的基本假设进行修改后得到的.阻滞作用体现在对人口增长率r 的影响上,使得r 随着人口数量x 的增加而下降.若将r 表示为x 的函数)(x r .则它应是减函数.于是有: )0(,)(x x x x r dt dx == 1 对)(x r 的一个最简单的假定是,设)(x r 为x 的线性函数,即 ) 0,0()(>>-=s r sx r x r 2 设自然资源和环境条件所能容纳的最大人口数量m x ,当m x x =时人口不再增长,即增长率0)(=m x r ,代入2式得 m x r s = ,于是2式为 )1()(m x x r x r -= 3 将3代入方程1得: ⎪⎩ ⎪⎨⎧=-=0 )0() 1(x x x x rx dt dx m 4 解得: rt m m e x x x t x --+= )1( 1)(0 5 三、模型求解

用Matlab求解,程序如下: t=1954:1:2005; x=60.2,61.5,62.8,64.6,66,67.2,66.2,65.9,67.3,69.1,70.4,72.5,74. 5,76.3,78.5,80.7,83,85.2,87.1,89.2,90.9,92.4,93.7,95,96.259,97. 5,98.705,100.1,101.654,103.008,104.357,105.851,107.5,109.3,111. 026,112.704,114.333,115.823,117.171,118.517,119.85,121.121,122. 389,123.626,124.761,125.786,126.743,127.627,128.453,129.227,129 .988,130.756; x1=60.2,61.5,62.8,64.6,66,67.2,66.2,65.9,67.3,69.1,70.4,72.5,74 .5,76.3,78.5,80.7,83,85.2,87.1,89.2,90.9,92.4,93.7,95,96.259,97 .5,98.705,100.1,101.654,103.008,104.357,105.851,107.5,109.3,111 .026,112.704,114.333,115.823,117.171,118.517,119.85,121.121,122 .389,123.626,124.761,125.786,126.743,127.627,128.453,129.227,12 9.988; x2=61.5,62.8,64.6,66,67.2,66.2,65.9,67.3,69.1,70.4,72.5,74.5,76 .3,78.5,80.7,83,85.2,87.1,89.2,90.9,92.4,93.7,95,96.259,97.5,98 .705,100.1,101.654,103.008,104.357,105.851,107.5,109.3,111.026, 112.704,114.333,115.823,117.171,118.517,119.85,121.121,122.389, 123.626,124.761,125.786,126.743,127.627,128.453,129.227,129.988 ,130.756; dx=x2-x1./x2; a=polyfitx2,dx,1;

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