本文關(guān)鍵詞：基于灰色GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的江西人口預(yù)測

  更多相關(guān)文章： 江西人口預(yù)測 Logistic人口預(yù)測模型 灰色系統(tǒng)理論 時(shí)間序列模型 組合模型

【摘要】：改革開發(fā)后的幾十年間,江西省由于人口數(shù)量的快速增長引起了諸多問題,另一方面,人口在結(jié)構(gòu)、分布和其他方面發(fā)生了快速的變化,這些導(dǎo)致了人口與資源、社會(huì)、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)造成沖突；尤其我省還屬于欠發(fā)達(dá)的地區(qū),由于人口不斷的增長,大大的影響了我省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、就業(yè)率、教育水平、人口素質(zhì)等一系列的問題；短時(shí)間要抑制人口增長過快的問題是不可能,所以提前對(duì)人口數(shù)量進(jìn)行預(yù)測,是現(xiàn)下的當(dāng)務(wù)之急,為社會(huì)資源分配,教育、醫(yī)療、社會(huì)福利、就業(yè)等問題提前做好準(zhǔn)備。就目前而言,關(guān)于人口預(yù)測的模型,主要有灰色系統(tǒng)模型、改進(jìn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、萊斯利矩陣模型、Logistic人口增長模型、時(shí)間序列模型、指數(shù)函數(shù)法、線性回歸模型、支持向量機(jī)模型等等；這些模型都可以用于人口預(yù)測,每種模型都有大量的學(xué)者研究,但是具體用什么模型,沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)；本文主要采用了Logistic人口增長模型、時(shí)間序列模型、灰色模型及組合模型對(duì)江西人口進(jìn)行建模預(yù)測。本文首先是分析人口過度增長帶來的社會(huì)問題,其次利用Logistic人口增長模型、ARIMA(p,d,q)模型、GM(1,1)模型對(duì)江西人口進(jìn)行建模并預(yù)測,比較各個(gè)模型的優(yōu)缺點(diǎn),最后針對(duì)GM(1,1)模型的不足提出用GM(.1,1)模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行組合建模,并用遺傳算優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值與閾值,形成灰色GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)人口預(yù)測建模,結(jié)果表明這種組合模型能涵蓋更多的信息,預(yù)測精度更準(zhǔn)。
【關(guān)鍵詞】：江西人口預(yù)測 Logistic人口預(yù)測模型 灰色系統(tǒng)理論 時(shí)間序列模型 組合模型
【學(xué)位授予單位】：景德鎮(zhèn)陶瓷學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：C924.2;TP183
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 1 引言8-12
• 1.1 問題提出及選題的意義8
• 1.2 國內(nèi)外人口預(yù)測研究現(xiàn)狀8-9
• 1.3 論文的主要內(nèi)容及創(chuàng)新9-12
• 1.3.1 論文的主要內(nèi)容9-10
• 1.3.2 論文的創(chuàng)新點(diǎn)10-12
• 2 基于Logistic人口增長模型的江西人口預(yù)測12-18
• 2.1 Logistic人口增長模型概述12
• 2.2 數(shù)據(jù)來源12-15
• 2.3 模型驗(yàn)證情況及預(yù)測15-17
• 2.4 本章小結(jié)17-18
• 3 基于時(shí)間序列模型的江西人口預(yù)測18-34
• 3.1 時(shí)間序列模型18-21
• 3.1.1 時(shí)間序列模型系統(tǒng)概述18
• 3.1.2 隨機(jī)過程、平穩(wěn)和非平穩(wěn)序列、差分的概念18-19
• 3.1.3 單位根檢驗(yàn)19-20
• 3.1.4 白噪聲檢驗(yàn)20-21
• 3.1.5 BIC定階21
• 3.2 時(shí)間序列的基本模型21-23
• 3.2.1 指數(shù)平滑模型21-22
• 3.2.2 ARMA(p,q)模型22-23
• 3.2.3 ARIMA(p,d,q)模型23
• 3.3 ARIMA模型建立步驟23-25
• 3.3.1 數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)23-24
• 3.3.2 對(duì)差分后的平穩(wěn)數(shù)據(jù)進(jìn)行ARMA擬合24
• 3.3.3 參數(shù)檢驗(yàn)24
• 3.3.4 模型檢驗(yàn)24
• 3.3.5 模型預(yù)測24-25
• 3.4 利用ARIMA模型對(duì)江西人口數(shù)據(jù)建模預(yù)測25-33
• 3.4.2 人口數(shù)據(jù)平穩(wěn)化處理27-29
• 3.4.3 ARIMA(p,d,q)模型的建立與檢驗(yàn)29-31
• 3.4.4 對(duì)ARIMA(0,2,1)模型的驗(yàn)證31-32
• 3.4.5 利用ARIMA (0,2,1)模型進(jìn)行預(yù)測32-33
• 3.5 本章小結(jié)33-34
• 4 基于灰色系統(tǒng)理論的江西人口的預(yù)測34-42
• 4.1 灰色系統(tǒng)理論系統(tǒng)概述34
• 4.2 灰色系統(tǒng)理論系統(tǒng)簡介34-40
• 4.2.1 灰色關(guān)聯(lián)分析34-36
• 4.2.2 生成數(shù)36
• 4.2.3 GM(1,N)模型36-38
• 4.2.4 模型檢驗(yàn)38-40
• 4.3 基于GM(1,1)模型的江西人口預(yù)測40-42
• 5 基于灰色GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的江西人口預(yù)測42-60
• 5.1 組合模型的引出42
• 5.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)42-44
• 5.2.1 發(fā)展史42-43
• 5.2.2 基本特征43
• 5.2.3 應(yīng)用領(lǐng)域43-44
• 5.2.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最近發(fā)展近況44
• 5.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法44-49
• 5.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法概述44-45
• 5.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的計(jì)算步驟45-48
• 5.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的設(shè)置48-49
• 5.3.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)缺點(diǎn)49
• 5.4 遺傳算法49-52
• 5.4.1 遺傳算法概述49-50
• 5.4.2 遺傳算法的計(jì)算過程50-52
• 5.5 遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)52-54
• 5.6 灰色GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建54-58
• 5.6.1 模型構(gòu)建原理54
• 5.6.2 模型算法步驟54
• 5.6.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及遺傳算法參數(shù)的設(shè)定54-55
• 5.6.4 灰色GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在江西人口預(yù)測中的應(yīng)用55-58
• 5.7 利用訓(xùn)練好的灰色GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測58-59
• 5.8 本章小結(jié)59-60
• 6 結(jié)論和展望60-62
• 6.1 結(jié)論60
• 6.2 展望60-62
• 致謝62-63
• 參考文獻(xiàn)63-66
• 附錄A66-67
• 附錄B67-70
• 附錄C70-72
• 附錄D72-76

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8 陳少吉;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)血壓預(yù)測研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D];華南理工大學(xué);2015年

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