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【6h】

基于灰色预测模型的老龄人口预测

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目录

第1章 绪 论

1.1课题来源

1.2课题研究背景

1.2.1 灰色系统理论

1.2.2 序列的光滑性

1.3国内外在该方向的研究现状

1.4主要研究内容

第2章灰色预测模型

2.1 GM(1,1)模型

2.2 GM(1,1)模型精度的检验

2.2.1后验差检验

2.2.2 相对误差检验

2.2.3 关联度检验

2.3 残差GM(1,1)模型

2.4本章小结

第3章GM(1,1)模型的优化

3.1 序列处理角度的优化

3.1.1线性函数变化

3.1.2复合函数变换

3.1.3函数变化中的参数确定

3.2 模型改进角度的优化

3.3 灰色组合预测模型

3.3.1灰色线性回归组合模型

3.3.2灰色-人工神经网络模型

3.4本章小结

第4章老龄人口预测

4.1 实验数据

4.2 模型检验

4.2.1原始GM(1,1)模型

4.2.2优化的GM(1,1)模型

4.2.3灰色-人工神经网络模型

4.2.4灰色线性回归组合模型

4.3 误差分析

4.4老龄人口预测

4.5实验结论

结论

参考文献

声明

致谢

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摘要

我国人口老龄化问题正在日益严重,由于人口结构的老化,各种社会问题开始显现;由于老龄人口的比例的持续增加,使得青壮年劳动力的比例持续下降,对国家和社会的发展产生了影响。更重要的是,我国目前面临的是“未富先老”的不利局面。老龄人口增加的同时,并没有完善和足够的政策体系来支持,使得家庭负担和社会负担持续加重。于是,对老龄人口的精确预测的重要性凸显。
  如今对于人口预测的方法可谓多种多样,各种方法都有各自的优势和不足。本文将研究灰色预测模型,并利用该模型和优化后的该模型对老龄人口进行预测,具体研究分为三个部分:
  第一,本文将首先介绍灰色模型的相关理论,并给出原始的灰色预测模型,同时给出预测的步骤。并且本文将给出几种预测精度的检验方法。对模型精度进行检验并提出优化方向。
  第二,根据对原始模型的研究,本文将从几个方向对模型提出优化。就序列光滑性给出函数变换提高光滑性的改进;就模型背景值方向给出背景值参数化改进;也给出利用灰色组合预测模型提高预测精度的方法。
  第三,本文将就2005年至2014年的老龄人口数进行模型的模拟。分别将数据用原始模型及改进后的模型进行测试,比较各个模型的模拟精度。选择精度最高的优化方式给出后续十年老龄人口的预测值。

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