人口預(yù)測李園園

1、本科生實(shí)驗(yàn)報告實(shí)驗(yàn)課程 土地利用規(guī)劃 學(xué)院名稱 管理科學(xué)學(xué)院 專業(yè)名稱 土地資源管理 學(xué)生姓名 李園園 學(xué)生學(xué)號 201307080121 指導(dǎo)教師 王玨偉 實(shí)驗(yàn)地點(diǎn) 6C503 實(shí)驗(yàn)成績 二一六年六月 學(xué)生實(shí)驗(yàn) 心得人口數(shù)量預(yù)測分析報告一.人口預(yù)測人口預(yù)測是指以人口現(xiàn)狀為基礎(chǔ),對未來人口的發(fā)展趨勢提出合理的控制要求和假定條件,即參數(shù)條件來獲得對未來人口數(shù)據(jù)提出預(yù)報的技術(shù)或方法。城市人口預(yù)測是城市總體規(guī)劃的首要工作,它既是城市規(guī)劃的目標(biāo),又是確定總體規(guī)劃中的具體技術(shù)指標(biāo)與城市合理布局的前提和依據(jù),因此合理預(yù)測城市人口對城市的總體規(guī)劃和城市的可持續(xù)發(fā)展有著十分重要的意義。二.傳統(tǒng)人口預(yù)測方法傳統(tǒng)

2、的人口預(yù)測方法包括平均增長率法、帶眷系數(shù)法、剩余勞動力轉(zhuǎn)化法和勞動平衡法,等。2.1 平均增長率法在城市進(jìn)行總體規(guī)劃時,對人口規(guī)模預(yù)測的常見方法之一為平均增長率法,計算時應(yīng)分析近年來人口的變化情況,確定每年的人口增長率。人口規(guī)模預(yù)測公式為:P=P0(1+K1+K2)n。式中,P為規(guī)劃期末城市人口規(guī)模,P0為城市現(xiàn)狀人口規(guī)模,K1為城市年平均自然增長率,K2為城市年平均機(jī)械增長率,n為規(guī)劃年限。這種方法適合初步經(jīng)濟(jì)發(fā)展穩(wěn)定的城市,人口增長會逐步增加,人口增長率變化不大。但是隨著人口基數(shù)的增大,人口結(jié)構(gòu)逐步趨于老齡化,人口增長的速度將會越來越慢,不可能都以平均的速度增長。若要考慮到未來社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展

3、等因素對人口變動的影響,則可按預(yù)見的趨勢改變?nèi)丝谠鲩L率進(jìn)行測算。該方法具有普遍的適用性,但它對人口增長率的精度要求較高。2.2 帶眷系數(shù)法帶眷系數(shù)法是根據(jù)新建工業(yè)項(xiàng)目的職工數(shù)及帶眷情況計算的。當(dāng)建設(shè)項(xiàng)目已經(jīng)落實(shí),規(guī)劃期內(nèi)人口機(jī)械增長穩(wěn)定的情況下,宜按帶眷系數(shù)法計算人口發(fā)展規(guī)模。計算時應(yīng)分析從業(yè)人員的來源、婚育、落戶等狀況以及城鎮(zhèn)的生活環(huán)境和建設(shè)條件等因素,確定增加的從業(yè)人員及其帶眷系數(shù)。具體預(yù)測公式為:P=P1(1+a)+P2+P3。式中,P為規(guī)劃期末城鎮(zhèn)人口規(guī)模,P1為帶眷職工人數(shù),a為帶眷系數(shù),P2為單身職工人數(shù),P3為規(guī)劃期末城鎮(zhèn)其他人口數(shù)1。職工帶眷系數(shù)法主要用于新建工礦城鎮(zhèn),有利于確

4、定住戶居住形式,估算新建工業(yè)企業(yè)、小城鎮(zhèn)發(fā)展規(guī)模,但不適合對已經(jīng)建好的整個城市人口規(guī)模進(jìn)行預(yù)測。2.3 剩余勞動力轉(zhuǎn)化法隨著農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,機(jī)械化程度和勞動生產(chǎn)效率的不斷提高,出現(xiàn)了大量的農(nóng)村剩余勞動力,具體預(yù)測公式為:P=P0(1+K)n+ZfP1(1+k)n-s/b。式中,P為規(guī)劃期末城鎮(zhèn)人口規(guī)模;P0為現(xiàn)狀城鎮(zhèn)人口規(guī)模;K為城鎮(zhèn)人口的綜合增長率;Z為農(nóng)村剩余勞動力進(jìn)鎮(zhèn)比例;f為農(nóng)業(yè)勞動力占周圍農(nóng)村總?cè)丝诘谋壤?一般為45%50%;P1為城鎮(zhèn)周圍農(nóng)村現(xiàn)狀人口總數(shù);k為城鎮(zhèn)周圍農(nóng)村的自然增長率;s為城鎮(zhèn)周圍農(nóng)村的耕地面積;b為每個勞動力額定擔(dān)負(fù)的耕地數(shù)量,一般為1.41.7hm2;n為規(guī)劃年

5、限。這種方法適合對具有剩余勞動力的小城鎮(zhèn)人口規(guī)模進(jìn)行預(yù)測,不適合對城市化水平很高的城市人口規(guī)模進(jìn)行預(yù)測。2.4 勞動平衡法勞動平衡法的基本原理建立在“按一定比例分配社會勞動”、在社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展計劃以及相互平衡的原則基礎(chǔ)上,由社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展計劃的基本人口數(shù)和勞動構(gòu)成比例的平衡關(guān)系來確定。計算公式為:P=P1/1-(+)。式中,P為規(guī)劃期末城鎮(zhèn)人口規(guī)模,P1為規(guī)劃期末基本人口,為服務(wù)人口的百分比,為被撫養(yǎng)人口的百分比。這種方法是原城市規(guī)劃中采用較多的方法,式中的被撫養(yǎng)人口百分比和服務(wù)人口百分比等不是一成不變的,而是隨著國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、勞動生產(chǎn)率不斷提高或城市性質(zhì)的演變而變化的,因此主要適用于有較大發(fā)展

6、、國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展計劃已具體落實(shí)、人口資料比較齊全的城市。三.現(xiàn)代人口預(yù)測方法3.1 常用人口預(yù)測方法及評價線性回歸法:一元線性回歸方程法。用一元線性回歸法預(yù)測的基本思想是:按照兩個變量X、Y的現(xiàn)有數(shù)據(jù),把X、Y作為已知數(shù),根據(jù)回歸方程尋求合理的a、b確定回歸曲線;再把a(bǔ)、b作為已知數(shù)來確定X、Y的未來演變。一元線性回歸方程為:Y=aX+b。一元回歸模型在短時期內(nèi)精度最好,但對中長期外推預(yù)測,由于置信區(qū)間在擴(kuò)大,誤差較大,尤其在轉(zhuǎn)折時期函數(shù)形式發(fā)生變化,誤差更大。一元線性回歸法一般適用于人口數(shù)據(jù)變動平穩(wěn)、直線趨勢較明顯的預(yù)測。多元線性回歸方程法。人類社會系統(tǒng)是由人口和其它多種要素組成的,同時各要素

7、之間是相互聯(lián)系、相互影響和相互制約的。因此,可根據(jù)人口與其它多種要素之間的定量關(guān)系,預(yù)測出未來不同發(fā)展階段的人口。模型為:Y=b0+b1x1+b2x2+bnxn,利用最小二乘法估計偏回歸系數(shù)b0,b1,bn。多元回歸分析方法通過研究人口數(shù)量的變化與有關(guān)經(jīng)濟(jì)社會變量的關(guān)系探討人口變化的規(guī)律,預(yù)測人口的變化趨勢。它的優(yōu)點(diǎn)是考慮了人口發(fā)展與社會經(jīng)濟(jì)的密切關(guān)系,通過探索它們之間的關(guān)系來間接推算人口走勢,比較符合實(shí)際;缺點(diǎn)是人口與社會經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系并非直接的關(guān)系,而且各變量之間又相互關(guān)聯(lián),選擇最佳的指標(biāo)、模型都比較困難。移動平均法:移動平均法是在算術(shù)平均法基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種預(yù)測方法。移動平均法是將

8、一定歷史時期的人口規(guī)模數(shù)據(jù),根據(jù)近期數(shù)據(jù)對預(yù)測值影響較大,而遠(yuǎn)期數(shù)據(jù)對預(yù)測值影響較小的事實(shí),把平均數(shù)逐期移動。移動平均法分為一次移動平均預(yù)測法和二次移動平均預(yù)測法。二次移動平均預(yù)測法是在經(jīng)過一次移動平均形成新序列的基礎(chǔ)上再做一次移動平均,利用移動平均滯后偏差的規(guī)律建立直線趨勢預(yù)測模型。其中:一次移動平均數(shù)法的計算公式為:Mt(1)=(Yt+Yt-1+Yt-n+1)/N。式中,Mt(1)為第t周期的一次移動平均數(shù),Yt為第t周期的人口數(shù)據(jù),N為計算移動平均數(shù)所選周期個數(shù)。一般而言,如果實(shí)際數(shù)據(jù)沒有明顯的周期變化和趨勢變化,則可用Mt(1)作為t+1周期預(yù)測值。二次移動平均數(shù)法。計算t周期二次移動

9、平均數(shù)的計算公式為:Mt(2)=(Mt(1)+M(1)t-1+M(1)t-n+1)/N。在此基礎(chǔ)上可建立的線性模型為:Yt+T=a+bT。式中,t為當(dāng)前時期數(shù);T為由當(dāng)前時期數(shù)t到預(yù)測期的時期數(shù),即t以后模型外推的時間;Yt+T為第t+T期的預(yù)測值;a為截距;b為斜率;a、b又稱為平滑系數(shù)。根據(jù)移動平均值可得截距和斜率的計算公式為4:a=2Mt(1)-Mt(2);b=2/(N-1)×Mt(1)-Mt(2)。一次移動平均數(shù)法適用于實(shí)際數(shù)據(jù)沒有明顯周期變化和趨勢變化的情況。二次移動平均數(shù)法補(bǔ)充了一次移動平均數(shù)法的不足。在實(shí)際應(yīng)用移動平均法時,移動平均項(xiàng)數(shù)N的選擇十分關(guān)鍵,它取決于預(yù)測目標(biāo)

10、和實(shí)際數(shù)據(jù)的變化規(guī)律。如果N值(周期)選擇較大,則預(yù)測的結(jié)果較小;反之,預(yù)測值較大。在選擇N值時,要通過多個N值進(jìn)行試算比較而定,哪個N值引起的預(yù)測誤差小就采用哪個。與該種預(yù)測方法接近的還有指數(shù)平滑預(yù)測法、移動平均法和指數(shù)平滑法適用于歷史人口數(shù)據(jù)較少,人口發(fā)展趨勢與過去相同的情形下的人口預(yù)測。指數(shù)平滑法3,4:一次指數(shù)平滑法。計算公式為:S(1)t=Yt+(1-)Yt-1+=Yt+(1-)×S(1)t-1。式中,S(1)t為第t周期的一次指數(shù)平滑值,Yt為第t周期的實(shí)際值,為平滑系數(shù),0<<1。二次指數(shù)平滑法。第t周期的二次指數(shù)平滑值為:St(2)=×S1(1)

11、+(1-)St-1(2)。線性預(yù)測模型為:Yt+T=a+bT。式中,T為預(yù)測超前周期數(shù),a、b為模型的待定參數(shù)。其中a=2St(1)-St(2),b=(St(1)-St(2)×(1-)。在指數(shù)平滑法中,預(yù)測成功的關(guān)鍵是a的選擇,a的大小規(guī)定了在新預(yù)測值中新數(shù)據(jù)和原預(yù)測值所占的比例。a值愈大,新數(shù)據(jù)所占的比重就愈大,原預(yù)測值所占比重就愈小;反之亦然。從其方法原理上可見,指數(shù)平滑法適用于歷史人口數(shù)據(jù)較少,人口發(fā)展趨勢與過去相同的情況下的人口預(yù)測。GM(1,1)灰色模型法:灰色系統(tǒng)理論把受眾多因素影響而又無法確定那些復(fù)雜關(guān)系的量,稱為“灰色量”。對灰色量進(jìn)行預(yù)測,不必拼湊一堆數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、關(guān)

12、系不清、變化不明的參數(shù),而是從自身的時間序列中尋找有用信息建立和利用模型,發(fā)現(xiàn)和認(rèn)識內(nèi)在規(guī)律并進(jìn)行預(yù)測?；疑到y(tǒng)預(yù)測模型是通過時序數(shù)據(jù)累加的生成模塊建立起來的,濾去原始序列中可能混入的隨機(jī)量,從上下波動的時間序列中尋找某種隱含的規(guī)律性。在城市規(guī)劃中通常采用最簡單的灰色模型GM(1,1)來進(jìn)行人口預(yù)測。設(shè)有原始數(shù)列:x(0)=X(0)(1),x(0)(2),x(0)(n),X對x(0)做一次累加,生成數(shù)列:x(1)=x(1)(1),x(1)(2),x(1)(n)。式中,x(1)(i)=ij=1x(0)(j),i=1,2,3n。GM(1,1)模型的計算公式為:x(1)(t+1)=(1-ea)(x(

13、0)(1)-ua)e-at。式中,a、u為待估價的參數(shù)5。灰色預(yù)測最大的特點(diǎn)在于不必追求大量歷史數(shù)據(jù),也不苛求它的典型分布,而是對已掌握的部分信息進(jìn)行合理的技術(shù)處理,通過建立模型,在更高的層次上對系統(tǒng)動態(tài)過程進(jìn)行科學(xué)的描述,甚至利用幾個數(shù)據(jù)即可建模進(jìn)行預(yù)測。因此,當(dāng)人口發(fā)展規(guī)律呈非線性、無規(guī)律可循或資料不全的情況下可用此方法進(jìn)行預(yù)測。宋健人口預(yù)測模型:宋健人口預(yù)測模型建立的人口發(fā)展方程是一種動態(tài)的預(yù)測方法,其動態(tài)性是通過性別、年齡、人口的出生、死亡的歷年推移來實(shí)現(xiàn)的。其優(yōu)越性在于抓住了影響人口發(fā)展的主要因子(出生、死亡、遷移),反映了人口再生產(chǎn)的規(guī)律性,而且采用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)(年齡、性別、人口、年

14、齡死亡率、年齡育齡婦女生育率等)均源于人口普查數(shù)據(jù),具有較高的準(zhǔn)確性,同時考慮了生育模式對生育水平的影響,在預(yù)測變量的設(shè)置與參數(shù)因素的考慮上更加周密和完善。當(dāng)然,其缺點(diǎn)也是顯而易見的。該模型涉及的參數(shù)較多,在一般的統(tǒng)計年鑒中查不到,只能在人口普查資料中查到,這是制約宋健模型的關(guān)鍵因素。宋健模型適用于基于人口普查數(shù)據(jù)的總?cè)丝陬A(yù)測。宋健等人通過對人口變化規(guī)律的分析,提出人口發(fā)展方程。設(shè)xi(t)為t年代滿i周歲但不足i+1周歲的人口總數(shù),i=0,1,2,m;m為人能活到的最高年齡,則t年代的人口總數(shù)為:N(t)=mi=0xi(t),且有下面的人口發(fā)展方程6:(t)=(t)r2i=r1ki(t)hi

15、(t)xi(t)x0(t)=(1-0(t)(t)x1(t+1)=(10(t)x0(t)+f0(t)x2(t+1)=(1-1(t)x1(t)+f1(t) xm(t+1)=(1-m-1(t)xm-1(t)+fm-1(t)對總?cè)丝陬A(yù)測模型,若不考慮人口擾動項(xiàng)f0(即機(jī)械增長)的影響,其預(yù)測公式可表達(dá)為:N(t)-N(0)=N(0)(e(u0+u0)t-1)(1-D0/(u0+u0)N(0)。式中,t為預(yù)測年期,N(t)為預(yù)測年(第t年)的人口總數(shù),N(0)為基期年的人口總數(shù),u0為基期年的人口出生率,u0為相對于基期年出生率的變化率,D0為基期年的死亡人口總數(shù)。3.2 其它人口預(yù)測方法及評價馬爾薩斯

16、(Malthus)模型:Malthus人口增長模型為:P(t)=P(t0)er(t-t0)。式中,P(t)為t年預(yù)測人口數(shù),P(t0)為基期年人口數(shù),r為人口年增長率4。顯然,這個模型不是很精確,因?yàn)樗雎粤擞邢薜纳尜Y源及空間、生產(chǎn)力水平、文化水平、傳統(tǒng)意識等對出生率有重要影響的因素,簡單假定了與出生率有的時間是常量,所以有必要修正此模型。當(dāng)然,若考慮因素過多,對所考慮因素的量化較復(fù)雜,則模型也就會十分復(fù)雜,使求解及分析模型極為困難甚至不可能,這樣的模型將失去意義。因此,必須精練地選取所考慮因素,并對諸因素做盡可能簡潔的數(shù)量化。在人口基數(shù)小,增長速度快的情況下運(yùn)用馬爾薩斯(Malthus)模

17、型一般比較合適。Logistic曲線模型:按指數(shù)增長公式推算出的人口，增長過快,數(shù)量過大,不符合實(shí)際,人口不可能無限地按指數(shù)增長。一般地,隨人口總量的增長,人口增長率往往會逐漸下降。在人口指數(shù)模型的基礎(chǔ)上增加一個與人口總量有關(guān)的衰減項(xiàng),并對新得到的微分方程進(jìn)行求解得到:Pt=Pm/(1+ea+bt)2,這一曲線被稱之為Logistic曲線,a、b、Pm為特定系數(shù)。這一公式考慮到人口總數(shù)增長的有限性,且提出了人口總數(shù)增長的規(guī)律即隨著人口總數(shù)的增長,人口增長率逐漸下降。缺點(diǎn)在于時間較長,人口數(shù)據(jù)變化大,式中參數(shù)值必然變化大,因此誤差較大且不穩(wěn)定。系統(tǒng)動力學(xué)方法:系統(tǒng)動力學(xué)的模型是按照系統(tǒng)動力學(xué)理論

18、建立起來的數(shù)學(xué)模型,它采用專用語言,借助計算機(jī)進(jìn)行系統(tǒng)模擬,并通過運(yùn)行得出由多項(xiàng)指標(biāo)組合而成的預(yù)測值后,根據(jù)需要與可能選擇最優(yōu)的預(yù)測值和相應(yīng)的實(shí)施方案。系統(tǒng)動力學(xué)法是研究系統(tǒng)的動態(tài)行為和評價系統(tǒng)采用各種不同策略所產(chǎn)生的行動效果的行之有效的方法。它是預(yù)測人口的長期趨勢、確定人口政策定性與定量相結(jié)合最先進(jìn)的模擬實(shí)驗(yàn)技術(shù),但也有缺點(diǎn)和困難之處。主要表現(xiàn)在:分析問題、收集資料、建立模型和求證的過程都要消耗一定的財力、物力和人力,還需要占用大量的計算機(jī)工作時間。建模人的專業(yè)水平直接影響到模型的質(zhì)量和結(jié)果。由于人們對系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)缺乏足夠的了解,在建模過程中對系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)往往會做一些簡單化的假設(shè)。很難驗(yàn)證預(yù)

19、測結(jié)果的真實(shí)性,因?yàn)榻Ｕ叩闹鲗?dǎo)思想和諸多變量都是影響預(yù)測結(jié)果的,而這些影響因素的正確性需經(jīng)過實(shí)踐才能得到驗(yàn)證。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論是一種人工智能理論,它力圖模擬人腦的一些基本特征,可以進(jìn)行并行計算、分布式信息存儲,具有很強(qiáng)的自適應(yīng)性和自組織性。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法特別是能處理任意類數(shù)據(jù),這是其它傳統(tǒng)方法所無法比擬的。它通過不斷的學(xué)習(xí),能夠從未知模式的大量復(fù)雜數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其規(guī)律,進(jìn)行模擬、預(yù)測。自20世紀(jì)80年代以來,人們利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行非線性復(fù)雜系統(tǒng)模擬一直是一種非常有效的手段,就方法和原理的本身來看是非?？茖W(xué)合理的。但是要使預(yù)測的結(jié)果合理可靠,因素的選取、隱含層的設(shè)計、原始

20、數(shù)據(jù)選擇的可靠性都將對預(yù)測產(chǎn)生極大的影響。PS多目標(biāo)決策預(yù)測法:這種方法是從人的感應(yīng)和行為出發(fā),考慮人(個體)對人口密度、人均資源數(shù)量、人均社會資源數(shù)量、對于環(huán)境質(zhì)量的認(rèn)可等因素進(jìn)行定性與定量相結(jié)合的人口預(yù)測方法。具體測算自然資源、經(jīng)濟(jì)等指標(biāo)具體增長的“可能性”,通過專家問卷形式對人均占有數(shù)量的“滿意度”進(jìn)行調(diào)查,采用“可能度滿意度”(PS)理論方法模型,進(jìn)行人口預(yù)測。這種方法根據(jù)不同的因素確定一個規(guī)模,得到的是一個人口規(guī)模的范圍。從人口預(yù)測角度來看,應(yīng)當(dāng)是完美的預(yù)測方法,但是人的主觀性測量比0.00較困難,什么樣的指標(biāo)才能滿意需要進(jìn)行必要的問卷測量,總量指標(biāo)能夠達(dá)到的可能性還需要科學(xué)合理的論

21、證。除以上方法外,一些學(xué)者還利用SPSS統(tǒng)計軟件、資源環(huán)境容量、土地承載力、生命表法、Bertalanffy模型、數(shù)學(xué)期望模型等對人口預(yù)測做了一些研究。此外,由于預(yù)測方法種類繁多,運(yùn)用組合預(yù)測的方法也有研究四.本次試驗(yàn)預(yù)測分析4.1材料請根據(jù)以下資料，預(yù)測某區(qū)的總?cè)丝跀?shù)量，并詳細(xì)寫出選擇某些數(shù)據(jù)值的依據(jù)及逐年的總?cè)丝陬A(yù)測值。（基期年為2010年，規(guī)劃目標(biāo)年為2020年）根據(jù)某區(qū)人口與計生委的人口變動與去年同期對比分析表2007.10.1至2008.09.30的人口自然增長率為3.80,人口機(jī)械增長413人；2008.10.1至2009.09.30的人口自然增長率為3.18,人口機(jī)械增長9632

22、人；2009.10.1至2010.09.30的人口自然增長率為3.42,人口機(jī)械增長8435人；2010.10.1至2011.09.30的人口自然增長率為1.99, 16328人。表1-1      某區(qū)2010年各年齡育齡婦女生育率表年 齡1415    16171819202122生育率%0001.552.7111.20101.97176.37161.56年 齡232425262728293031生育率%151.77144.02110.2579.6056.7537.5627.261

23、8.4715.11年 齡323334353637383940生育率%10.948.698.316.978.849.583.4100年 齡414243444546474849生育率%02.382.0800000.870.97表1-2        某區(qū)2010年各年齡段女性人口數(shù)年齡012345678人口330736794228406244164787460750255030年齡91011121314151617人口485252234491415271708916538030903334年齡181920212223242526人口4998453839414391356143776221938110541年齡272829303132333435人口9998969911049115601001810869886499469491年齡363738394041424344人口10134114753624263630902890411949715599年齡4546