基于灰色預(yù)測和徑向基網(wǎng)絡(luò)的人口預(yù)測研究
發(fā)布時間:2024-03-09 18:29
針對經(jīng)濟增長和社會穩(wěn)定的問題,對人口進行準(zhǔn)確預(yù)測是極其重要的。因此,文中利用山東省歷年的人口總數(shù)分別構(gòu)建了灰色預(yù)測模型和徑向基網(wǎng)絡(luò)模型,對1995-2014年共20年的人口總量進行仿真模擬;并且針對單一模型的局限性問題,還利用標(biāo)準(zhǔn)差法對其預(yù)測結(jié)果進行了權(quán)重的重分配,并在其基礎(chǔ)上構(gòu)建了組合模型。結(jié)果表明:相對于灰色模型和徑向基網(wǎng)絡(luò)模型而言,組合預(yù)測模型的精度較高,并對2015-2025年間的人口總量利用組合模型進行了短期預(yù)測。
【文章頁數(shù)】:5 頁
【文章目錄】:
1 灰色預(yù)測模型原理
1.1 新序列的累加生成
1.2 構(gòu)建GM (1, 1) 模型
(1) 相對誤差計算
(2) 級比偏差檢驗
2 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2.1 預(yù)處理數(shù)據(jù)
2.2 確定輸入、輸出和隱含層
2.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置
3 數(shù)值模擬
3.1 組合預(yù)測模型
(1) 模型簡介
(2) 數(shù)值計算
(3) 預(yù)測實例及分析
本文編號:3923762
【文章頁數(shù)】:5 頁
【文章目錄】:
1 灰色預(yù)測模型原理
1.1 新序列的累加生成
1.2 構(gòu)建GM (1, 1) 模型
(1) 相對誤差計算
(2) 級比偏差檢驗
2 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2.1 預(yù)處理數(shù)據(jù)
2.2 確定輸入、輸出和隱含層
2.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置
3 數(shù)值模擬
3.1 組合預(yù)測模型
(1) 模型簡介
(2) 數(shù)值計算
(3) 預(yù)測實例及分析
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