人口預(yù)測(cè)模型數(shù)學(xué)建模論文

人口的數(shù)量和結(jié)構(gòu)是影響經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要因素。從20世紀(jì)70年代后期對(duì)于問(wèn)題一，我們通過(guò)多個(gè)渠道收集數(shù)據(jù)，利用SAS和Matlab等軟件進(jìn)行對(duì)于問(wèn)題二，這是典型的人口模型，我們建立了4個(gè)相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，選用路巧妙，提高了預(yù)測(cè)的精確度；建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，無(wú)需進(jìn)行模型假設(shè)，同摘要單位：(萬(wàn)人)其中加權(quán)系數(shù)為：0.24282,0.34055,0.41663。男女比例等影響人口增長(zhǎng)的因素，并利用以1年為分組長(zhǎng)度方式和以5年為年份(萬(wàn))05(萬(wàn))然后對(duì)Leslie人口模型進(jìn)行了改進(jìn)，構(gòu)建了反映生育率和死亡率變化率最后我們BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型檢驗(yàn)以上模型的正確性BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)灰色序列預(yù)測(cè)邏輯斯蒂模型Leslie人口模型問(wèn)題假設(shè)1.假設(shè)本問(wèn)題所使用的數(shù)據(jù)均真實(shí)有效，具有統(tǒng)計(jì)分析價(jià)值。2.假設(shè)本問(wèn)題所研究的是一個(gè)封閉系統(tǒng)，也就是說(shuō)不考慮我國(guó)與其它國(guó)家的人口遷移問(wèn)題。3.不考慮戰(zhàn)爭(zhēng)瘟疫等突發(fā)事件的影響4.在對(duì)人口進(jìn)行分段處理時(shí)，假設(shè)同一年齡段的人死亡率相同，同一年齡段的育齡婦女生育率相同。5.假設(shè)各年齡段的育齡婦女生育率呈正態(tài)分布6.人類(lèi)的生育觀念不發(fā)生太大改變，如沒(méi)有集體不愿生小孩的想法。7.中國(guó)各地各民族的人口政策相同。符號(hào)說(shuō)明a,(t)------------------第t時(shí)間區(qū)間內(nèi)第i個(gè)年齡段人口總數(shù)c,(I)------------------第t時(shí)間區(qū)間內(nèi)第i個(gè)年齡段人口總數(shù)占總?cè)丝诘谋壤齝^(1)------------------第t時(shí)間區(qū)間內(nèi)第i個(gè)年齡段中第k年齡值人口總數(shù)占總?cè)薃(1)…第t時(shí)間區(qū)間內(nèi)各年齡段人口總數(shù)的向量P(t)…第t時(shí)間區(qū)間各年齡段人口總數(shù)向量轉(zhuǎn)移矩陣b(I)…第t時(shí)間區(qū)間內(nèi)第i個(gè)年齡段人的生育率d,(I)…第t時(shí)間區(qū)間內(nèi)第i個(gè)年齡段人的死亡率d,^(1)………………第t時(shí)間區(qū)間內(nèi)第i個(gè)年齡段中第k年齡值的死亡率s,(1)…第t時(shí)間區(qū)間內(nèi)第i個(gè)年齡段人的存活率h(t)……第t時(shí)間區(qū)間男性人數(shù)與女性人數(shù)的比值e;(I)……第t時(shí)間區(qū)間內(nèi)第i個(gè)年齡段育齡婦女的生育率m………每個(gè)年齡段上年齡值的數(shù)目本問(wèn)題是一個(gè)關(guān)于人口預(yù)測(cè)的問(wèn)題，與以往不同，本問(wèn)題需要根據(jù)中國(guó)特殊的國(guó)情去研究，我們根據(jù)對(duì)問(wèn)題的分析并結(jié)合實(shí)際情況認(rèn)為對(duì)人口產(chǎn)生主要影響的因素有以下四個(gè)：生育率、死亡率、年齡結(jié)構(gòu)、男女比例。在這里需要說(shuō)明的是對(duì)于人口產(chǎn)生影響的一些因素，如經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，生態(tài)環(huán)境情況、已婚夫婦對(duì)生育所持的態(tài)度、醫(yī)療技術(shù)的發(fā)展等，我們認(rèn)為它們對(duì)人口的增長(zhǎng)是通過(guò)作用于以上四個(gè)指標(biāo)而間接發(fā)揮作用的。而對(duì)于諸如戰(zhàn)爭(zhēng)爆發(fā)、疾病流行等突發(fā)因素，由于其不可預(yù)測(cè)性，我們不考慮1.生育率生育率代表育齡婦女生育人口的能力，從一定意義上講生育率的高低控制著人口增長(zhǎng)率高低，通常來(lái)說(shuō)生育率越高人口增長(zhǎng)率越高，所以說(shuō)生育率是人口增長(zhǎng)的源頭。生育率的影響因素很多，首先是年齡因素，不同年齡段的育齡婦女的生育率不同，通常20歲至30歲的育齡婦女的生育率最強(qiáng)；此外是地域因素，受政策因素、觀念認(rèn)識(shí)、周邊環(huán)境等影響鄉(xiāng)村育齡婦女的生育率高于城市育齡婦女的生育率；還有其它因素的影響，比如大規(guī)模疾病會(huì)降低育齡婦女的生育率。2.死亡率死亡率表示一定時(shí)期內(nèi)一個(gè)人口群體中死亡的人數(shù)占該人口群體的比值，和生育率一樣死亡率的高低同樣控制著人口增長(zhǎng)率高低，如果說(shuō)生育率是人口增長(zhǎng)的源頭，則死亡率是人口增長(zhǎng)的匯點(diǎn)。同樣影響死亡率的因素很多，首先不同年齡段的死亡率不同，通常老年人和剛出生的嬰兒的死亡率較高；從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，隨著醫(yī)療水平的提高，整個(gè)人口群體的死亡率將會(huì)成下降趨勢(shì)；此外一些突發(fā)事件，如戰(zhàn)爭(zhēng)、疾病等，將會(huì)使使那一段的人口死亡率大幅度提高。3.年齡結(jié)構(gòu)年齡結(jié)構(gòu)反映了總體人口在各年齡段分布情況，年齡結(jié)構(gòu)蘊(yùn)涵的信息量很大，從其中我們可以實(shí)現(xiàn)對(duì)很多問(wèn)題的分析，比如從年齡結(jié)構(gòu)我們可以分析出社會(huì)的老年化程度，此外從年齡結(jié)構(gòu)我們可以判斷出不同時(shí)間段人口出生的情況，比如年齡結(jié)構(gòu)不僅反映了總體人口在各年齡段分布情況，而且考慮到不同年齡段人口生育率、死亡率不同等情況，我們可以在年齡結(jié)構(gòu)中有效反映這些差異4.男女比例男女比例反映了總體人口中男性與女性人數(shù)的比較關(guān)系，男女比例值能反映出體人口中男性與女性人數(shù)是否協(xié)調(diào)，男女比例主要受男女出生比和男女死亡率的影響，男女出生比正常范圍在103—107,也就是說(shuō)出生100個(gè)女兒的同時(shí)會(huì)有103—107個(gè)男兒出生，但是在現(xiàn)實(shí)社會(huì)中，女性死亡率低于男性，以至于男女比例大致維持著穩(wěn)定的相對(duì)穩(wěn)定，但目前我國(guó)男女出生比超過(guò)110,這不僅將導(dǎo)致男女比例失調(diào)，還會(huì)對(duì)人口的預(yù)測(cè)產(chǎn)生影響，所以在人口預(yù)測(cè)時(shí)必須將男女出生·死亡比例問(wèn)題考慮進(jìn)去?？紤]到人口預(yù)測(cè)分為中短期預(yù)測(cè)和長(zhǎng)期預(yù)測(cè)，兩類(lèi)預(yù)測(cè)因?yàn)樯婕暗臅r(shí)間長(zhǎng)短不同，所以考慮的因素不同，采用的方法不同。對(duì)于中短期預(yù)測(cè)，我們假設(shè)生育率、死亡率、年齡結(jié)構(gòu)、男女比例均維持在同一穩(wěn)定水平，這樣我們采用方法有很多，。對(duì)于長(zhǎng)期預(yù)測(cè)，我們需要考慮生育率、死亡率、年齡結(jié)構(gòu)、男女比例等因素隨時(shí)間變化，此外城鄉(xiāng)人口遷移對(duì)城鄉(xiāng)人口結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響，盡管以上因素短期內(nèi)積累效應(yīng)較小，但在長(zhǎng)期中必須考慮。在預(yù)測(cè)方法上我們選用了基于以往人口數(shù)據(jù)的一次線性回歸，灰色、時(shí)間序列預(yù)測(cè)，邏輯斯蒂模型和基于年齡結(jié)構(gòu)并生育率、死亡率隨時(shí)間Leslie人口模型中國(guó)人口預(yù)測(cè)模型中國(guó)人口預(yù)測(cè)模型Leslie人口模型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型邏輯斯蒂次線型回歸齡結(jié)構(gòu)女比例生率亡率知其四數(shù)學(xué)模型有關(guān)于人口增長(zhǎng)預(yù)測(cè)的模型很多，比如灰色GM(1,1),移動(dòng)平均數(shù)法，指數(shù)平滑法，一元線型回歸，馬爾薩斯人口模型，宋健人口模型等等，但是每種預(yù)測(cè)方法的精度往往也不同。組合模型和單個(gè)模型比起來(lái)，具有較高的預(yù)測(cè)精度，組合預(yù)測(cè)的關(guān)鍵就在于確定各個(gè)預(yù)測(cè)方法的權(quán)重。本文將從一個(gè)新的角度進(jìn)行研究，即從信息論的觀點(diǎn)出發(fā)，根據(jù)各個(gè)體預(yù)測(cè)方法誤差指標(biāo)的信息熵，確定組合預(yù)測(cè)模型的權(quán)重，進(jìn)行人口組合預(yù)測(cè)模型。本文選用了一元線性回歸法，邏輯斯蒂模型法，灰色GM(1,1)模型法對(duì)中國(guó)人口增長(zhǎng)進(jìn)行預(yù)測(cè)。而1978至2005年的數(shù)據(jù)見(jiàn)本文表一?；疑到y(tǒng)是指部分信息已知，部分信息未知的系統(tǒng)?；疑到y(tǒng)的理論實(shí)質(zhì)是將無(wú)規(guī)律的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行累加生成數(shù)列，再重新建模。由于生成的模型得到的數(shù)據(jù)通過(guò)累加生成的逆運(yùn)算一一累減生成得到還原模型，再有還原模型作為預(yù)測(cè)模型。預(yù)測(cè)模型，是擬合參數(shù)模型，通過(guò)原始數(shù)據(jù)累加生成，得到規(guī)律性較強(qiáng)的序列，用函數(shù)曲線去擬合得到預(yù)測(cè)值。灰色預(yù)測(cè)模型建立過(guò)程如下：x={x(1),x?(2)…,x(n)},2)利用擬合出來(lái)的函數(shù)，求出新生序列x)的預(yù)測(cè)值序列X利用灰色GM(1,1)模型對(duì)X()序列的確定增長(zhǎng)趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)2模型求解根據(jù)2006全國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)整理得到全國(guó)歷年年度人口統(tǒng)計(jì)表如表1.表1:全國(guó)歷年年底的人口統(tǒng)計(jì)年份1978年1980年1985年1989年1990年1991年1992年總?cè)丝谀攴?993年1994年1995年1996年1997年1998年1999年總?cè)丝谀攴?000年2001年2002年2003年2005年總?cè)丝诟鶕?jù)上述數(shù)據(jù)，建立含有20個(gè)觀察值原始數(shù)據(jù)序列x(0):利用Matlab軟件對(duì)原是數(shù)列X()進(jìn)行一次累加，得到新數(shù)列為X(1),如表表2:新數(shù)列X誤差和誤差率x(”1、利用表2,擬合函數(shù)，如下：x(t+1)=9280043e?.0116241-2、精度檢驗(yàn)值c=0.3067(很好)3、得到未來(lái)20年的預(yù)測(cè)值：年份2006年2007年2007年2008年2009年2010年20總?cè)丝谀攴?012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年年份2019年2020年2021年2022年20234.1.2一元線性回歸法根據(jù)表一中的數(shù)據(jù)，本文建立一元線性回歸模型Y=a+bX進(jìn)行預(yù)測(cè)；Y為人口數(shù)單位：萬(wàn)人X為年份。利用Matlab軟件，用麥夸特法進(jìn)行回歸擬合，得到擬核值及回歸方程，如下：表八一元線性回歸模型擬合值由此，建立如下的一元線性回歸方程Y=102974.5053+1572.384.1.3邏輯斯蒂模型(Logisticgrowthmodel)果人口的凈增長(zhǎng)率隨著N(t)的增加而減小，且當(dāng)N(t)→N。時(shí)，凈增長(zhǎng)率趨于其中r為常數(shù)，此模型就叫邏輯斯蒂模型。我們把1978年至2005年全國(guó)歷年年底總?cè)丝诘臄?shù)值組成一個(gè)觀察矩陣，其中的每一個(gè)數(shù)值稱(chēng)之為觀察值。本文利用spss軟件，得出與觀察值一一映射的擬核值，殘差值和cook距離，見(jiàn)下表：差差差從新數(shù)據(jù)得到F=372.3471p一值=0.001相關(guān)系數(shù)R=0.98884.1.4.組合模型建立1、熵權(quán)法的概念及基本步驟熵權(quán)法是一種決定指標(biāo)的方法，我們知道，綜合指標(biāo)取決于單個(gè)指標(biāo)數(shù)的確定，一般情況下的權(quán)重是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定的，但是這種確定權(quán)重的方法缺少科學(xué)根據(jù)，也不能保證確立的綜合指標(biāo)能反映原始指標(biāo)的大部分信息，且權(quán)重的確立因人而異，所以其應(yīng)用受到了限制，而熵權(quán)法就能夠避免這些問(wèn)題，使權(quán)重的確立具有科學(xué)的根據(jù)，具有說(shuō)服力。熵權(quán)法的步驟確立如下：①計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)方案的指標(biāo)比重2、誤差指標(biāo)的選舉為了能全面的各個(gè)預(yù)測(cè)方法以及組合預(yù)測(cè)的預(yù)測(cè)效果，必須制定一套切實(shí)可行的誤差指標(biāo)。按照預(yù)測(cè)效果的評(píng)價(jià)慣例，本文選取如下指標(biāo)作為參考：(1)、平方和誤差(2)、平均絕對(duì)值誤差(3)、均方誤差(4)、平均絕對(duì)值百分比誤差(5)、均方百分比誤差3、組合模型權(quán)重的確定設(shè)以選定m種個(gè)體預(yù)測(cè)方法，n個(gè)誤差指標(biāo)，m種個(gè)體預(yù)測(cè)方法對(duì)應(yīng)n個(gè)誤差指標(biāo)構(gòu)成了評(píng)價(jià)指標(biāo)值矩陣；第j個(gè)指標(biāo)下第i種個(gè)體方法的指標(biāo)比重值P為第j個(gè)指標(biāo)的熵值為：記第i個(gè)指標(biāo)的權(quán)重為：這樣，各個(gè)體預(yù)測(cè)方法的熵權(quán)評(píng)價(jià)值λ,可以表示為：將上式進(jìn)行歸一化處理，即可以得到各個(gè)個(gè)體的權(quán)重。4.1.6熵權(quán)組合模型求解本文利用Matlab軟件對(duì)上述的模型、指標(biāo)進(jìn)行綜合的運(yùn)算處理，得到熵權(quán)系的基本數(shù)據(jù)資料，見(jiàn)下表：加權(quán)系數(shù)為：0.24282,0.34055,0.41663。4.2.4模型改進(jìn)1.考慮到生育率和死亡率是隨時(shí)間變化的，我們可以定義生育率和死亡率為時(shí)間函數(shù)(1)生育率影響生育率因素有受政策因素、觀念認(rèn)識(shí)、周邊環(huán)境等，通常來(lái)說(shuō)農(nóng)村的生育率高于城市，為了有效區(qū)分這種差異性，我們定義b(t)為反映城、鎮(zhèn)、鄉(xiāng)平均考慮到隨著時(shí)間的推移，計(jì)劃生育政策深入人心，農(nóng)村生育率將降低用下面函數(shù)反映這種變化式中a,b為參考系數(shù)(2)死亡率隨著時(shí)間的推移，醫(yī)療水平的提高，死亡率將下降，但死亡率中有一部分是非疾病死亡，對(duì)于青年人死亡率比較平穩(wěn)，死亡率變化主要體現(xiàn)在老年人。定義d,(1)為第t時(shí)間區(qū)間內(nèi)第i個(gè)年齡段人的死亡率式中a,b為參考系數(shù)，用來(lái)區(qū)分青年與中老年2.考慮到城鄉(xiāng)人口轉(zhuǎn)移因素城鄉(xiāng)人口轉(zhuǎn)移將會(huì)對(duì)城鄉(xiāng)人口結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響，因此必須進(jìn)行研究，考慮到人口主要是從鎮(zhèn)轉(zhuǎn)入城，從鄉(xiāng)轉(zhuǎn)入城，從鄉(xiāng)轉(zhuǎn)入鎮(zhèn)因此定義B(t)為從鎮(zhèn)轉(zhuǎn)入城的轉(zhuǎn)移向量，C(t)為從鄉(xiāng)轉(zhuǎn)入城的轉(zhuǎn)移向量，D(t)為從鄉(xiāng)轉(zhuǎn)入鎮(zhèn)的轉(zhuǎn)移向量。式中v,(1)表示第t時(shí)間區(qū)間內(nèi)第i個(gè)年齡段的農(nóng)村人數(shù)，w;(I)表示第t時(shí)間區(qū)間內(nèi)第i個(gè)年齡段人的農(nóng)村轉(zhuǎn)入城市的百分比則A'(t)=A(t)+B(t)+C(t)表示城鄉(xiāng)人口轉(zhuǎn)移后的人口向量每次計(jì)算完A()=A(t-1)P(t-1)再計(jì)算A'(1)=A(t)+B(t)+C(t)4.2.5模型優(yōu)缺點(diǎn)分析1.Leslie人口模型可以分析不同年齡組生育率與死亡率不同的情況2.Leslie人口模型中可以考慮生育率與死亡率隨時(shí)間變化的情況3.Leslie人口模型中可以分析出年齡結(jié)構(gòu)的情況4.Leslie人口模型中對(duì)給出的關(guān)于年齡結(jié)構(gòu)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)要求較高5.Leslie人口模型對(duì)男女比例不平衡情況反映敏感6.Leslie人口模型中選取分組的年齡段長(zhǎng)度不同，適于的預(yù)測(cè)期長(zhǎng)短不同4.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人口預(yù)測(cè)模型基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型與傳統(tǒng)模型不同的是：此模型只需以歷史數(shù)據(jù)作為輸入，通過(guò)抑制與激活神經(jīng)結(jié)點(diǎn)，自動(dòng)決定影響性能的參數(shù)及影響程度，自動(dòng)形成模型，無(wú)需進(jìn)行模型假設(shè)，再加上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)復(fù)雜的非線性系統(tǒng)具有曲線擬核能力，預(yù)測(cè)能力強(qiáng)，所以是合適的對(duì)比檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?。p=[1996199719981999200020012002200320042005](年份歸一化后的數(shù)據(jù))p=[0.19960.19970.19980.19990.20.20010.20020.20030.20040.2005]輸出樣本觀測(cè)值(對(duì)應(yīng)1996-05年的總?cè)丝跉w一化后的數(shù)據(jù)):T=[0.1223890.1236260.1247610.1257860.1267430.1276270.12采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行運(yùn)算，系統(tǒng)仿真產(chǎn)生輸入數(shù)據(jù)的收斂結(jié)果見(jiàn)圖示：圖6:BP訓(xùn)練函數(shù)數(shù)(萬(wàn)五模型優(yōu)缺點(diǎn)的評(píng)判在上文中，每個(gè)模型的后面，針對(duì)該模型的優(yōu)缺點(diǎn)本文都做了深刻地評(píng)判，此時(shí)就不再重復(fù)贅言了，卻還沒(méi)有從宏觀角度出發(fā)，對(duì)本文的所有模型進(jìn)行整體1、具有很好的創(chuàng)新性，在對(duì)傳統(tǒng)模型的理解的基礎(chǔ)，取模型之長(zhǎng)，利用熵權(quán)法對(duì)模型進(jìn)行組合預(yù)測(cè)，大幅度提高了預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度；2、本文的思路寬闊，在不同時(shí)期，建立起不同的模型，能夠與實(shí)際緊密的聯(lián)系，結(jié)合當(dāng)前具體國(guó)情，對(duì)問(wèn)題進(jìn)行求解，使該模型具有很好的推廣性和通用性；數(shù)據(jù)可信度較高。4、對(duì)于題目附錄里為涉及到的數(shù)據(jù)，均到“中國(guó)統(tǒng)計(jì)局”下載官方數(shù)據(jù)加以補(bǔ)充，并且對(duì)論文中涉及到的眾多影響因素進(jìn)行了量化處理，使得論文的說(shuō)服里更強(qiáng)，實(shí)際性更高。缺點(diǎn)2、不同模型在相應(yīng)的時(shí)間階段具有很高的預(yù)測(cè)能六全文總結(jié) 七相關(guān)建議(一)人口增長(zhǎng)速度快但增長(zhǎng)速度回落年份1978年1980年1985年1989年1990年1991年1992年總?cè)丝谀攴?993年1994年1995年1996年1997年1998年1999年總?cè)丝谀攴?000年2001年2002年2003年2005年總?cè)丝?二)農(nóng)村人口比重大,但人口城市化快速發(fā)展(三)人口老齡化加劇男女性別比偏高有所回落①目前生育率經(jīng)過(guò)近二十年的控制已達(dá)到了較低水平，自然增長(zhǎng)率已由1974年22.2%。下降到1983年的11.5%,幾乎降低了一半，這是世界人口史上罕見(jiàn)的，②由于20世紀(jì)60—70年代生育高潮形成的人口年齡結(jié)構(gòu)的影響，在1995年前后形成一個(gè)生育高峰，平均每年進(jìn)入婚育年齡的人數(shù)在1100萬(wàn)對(duì)以上，生育率村的人口生育率仍然較為困難。綜上所述，以目前13億人口為基礎(chǔ)，人口增長(zhǎng)率能繼續(xù)得到控制，到21世紀(jì)中期將達(dá)到16億。人口學(xué)家普遍認(rèn)為，這是中國(guó)人口的極限，即中國(guó)土地佳人口數(shù)而穩(wěn)定下來(lái)。八參考文獻(xiàn)[1]王能超，數(shù)值分析簡(jiǎn)明教程，北京：高等教育出版社，1999[2]廉慶榮，線性代數(shù)與解析幾何，北京：高等教育出版社，2002[4]張興永，數(shù)學(xué)建模簡(jiǎn)明教材，江蘇：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)出版社，2004[5]華東師大數(shù)學(xué)系，數(shù)學(xué)分析(第三版),北京：高等教育出版社，1998[6]/(中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局%%%此程序解決長(zhǎng)期預(yù)測(cè)問(wèn)題ht=1.2121;total_person_05=130756;kind=%total_person_05表示05年的總?cè)藬?shù)%ht表示05年的男比女的比率；%a5表示2005年所有人口分年齡段的占的比率%A表示第t時(shí)間段時(shí)內(nèi)各年齡段人口總數(shù)占總?cè)丝诘谋壤蛄緼=bili*total_person_05/100;%各年齡段的人口數(shù)forsum=1:9%預(yù)測(cè)45年，5年為一個(gè)周期0.0002159100000000]%城市生育率0.00100.00000000000]%農(nóng)村生育率b=ShengYu*5/1000;%為附錄二.組合模型預(yù)測(cè)程序：%%組合模型%%一元非線性回歸yt=[96259.000098705.0000105851.0000112704.0000114333.000015823.00001118517.0000119850.0000121121.0000122389.0000123626.00126743.0000127627.0000128453.0000129227.000117159.2664119206.2898120962.7665122462.41125729.2541126497.3789127142.9323127684.4757128138.06118517.0000119850.0000121121.0000122389.00125786.0000126743.0000127627.0000128453.0000129227116342.0107117702.3046119078.5