leslie人口预测模型python

时间: 2023-08-20 15:07:51 浏览: 50
根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，使用Python可以建立Leslie人口增长模型来预测我国未来的人口变化趋势。该模型需要对1970年至今的人口数据进行分析和对比，将人口年龄和时间分段，建立年龄组和时间段的模型，然后对未来的人口进行预测。通过预测结果和人口指标的变化对比分析，可以得到未来我国可能面临的人口问题。具体的Python代码实现可以参考相关的人口统计和预测的Python库和函数。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [基于logistic模型，GM模型和Leslie模型全国人口预测](https://blog.csdn.net/I_miss_you_csy/article/details/123114081)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [【预测模型】Leslie 人口增长模型](https://blog.csdn.net/fanjufei123456/article/details/123642971)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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Leslie人口预测模型

从Excel表格中读取数据;从数据中读取各年龄女性人口数、女性人口比例和存活率;总和生育率;计算Leslie人口预测模型中Leslie矩阵;预测每年的女性人口数量;转换成总人口数量;将结果写入Excel文件;画图。
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能够利用该Leslie模型的matlab程序预测人口数量及结构
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Leslie人口预测模型程序基于MATLAB

此matlab程序主要用于通过LESLIE模型对人口结构和数量进行预测，并做出相关图形

matlab实现leslie人口预测模型

### 回答1： Leslie人口预测模型是一种用于预测人口变化的经典模型，它是由数学家Leslie在1945年提出的。该模型基于人口的基本特征和规律，从出生率、死亡率和迁移率三个方面对人口进行分析和预测。 在MATLAB中，实现Leslie人口预测模型需要进行以下步骤： 第一步，确定模型参数：出生率、死亡率和迁移率。这些参数通常通过历史数据和经验数据进行估计和推导。 第二步，建立人口矩阵：根据参数建立人口矩阵，其中每一行代表不同年龄段的人口数量，每一列代表下一年度各个年龄段人口数量的分布情况。 第三步，预测人口数量：通过不断迭代人口矩阵，得到下一年度各个年龄段的人口数量。这需要使用MATLAB的矩阵运算和迭代计算功能。 第四步，可视化展示：通过可视化展示人口变化曲线，更加直观地展现人口变化的趋势和规律。这可以使用MATLAB的图像绘制功能进行实现。 总之，MATLAB实现Leslie人口预测模型可以有效地预测人口变化，有助于精准制定人口政策和规划社会发展。 ### 回答2： Leslie人口预测模型是一种用于预测人口增长和变化的经典模型，建立在人口分布和年龄结构这两个基本因素的基础上。这个模型可以用来研究人口增长趋势和变化，给出预测结果。 为了实现Leslie人口预测模型，我们可以使用Matlab软件。首先，我们需要创建一个矩阵模型，其中包含人口分布和年龄结构的数据。然后，我们需要设计一个算法，用于模拟人口增长和变化的过程。这个算法需要考虑到人口的出生率、死亡率和迁移率，同时也要考虑到人口的年龄结构。 具体地说，我们可以使用以下步骤来实现Leslie人口预测模型： 1. 创建人口分布和年龄结构的矩阵模型。 2. 设计一个算法，用于计算每一年的出生、死亡和迁移率。 3. 根据出生、死亡和迁移率更新人口矩阵，得到新的年龄结构和人口分布。 4. 重复步骤二和步骤三，直到达到所需的时间点。 在实现Leslie人口预测模型时，Matlab提供了很多实用的函数和工具箱，比如矩阵运算、循环语句、统计分析等。使用这些函数和工具箱，可以大大简化计算过程，提高计算效率。同时，Matlab还支持可视化操作，可以通过绘图等方式直观地展示数据和模型的结果，帮助人们更好地理解和应用Leslie人口预测模型。

leslie人口预测模型

Leslie人口预测模型是一个经典的数学模型，用于预测人口数量的变化。它是由人口学家 Leslie 在1945年提出的，是一个基于年龄的离散模型。该模型假设人口被分为不同年龄组，并且每个年龄组的人口数量和出生率、死亡率有关。通过这些参数的变化，可以预测未来的人口数量。Leslie人口预测模型是人口学中最基本的模型之一，也是其他更复杂的人口模型的基础。它可以用于预测人口数量、人口结构、出生率、死亡率等方面的变化。

leslie人口预测模型代码

很抱歉，我无法提供完整的Leslie人口预测模型代码。Leslie人口预测模型是一种经典的人口动态模型，它基于出生率、死亡率和迁移率来预测人口的变化。下面是一个简化的Leslie模型的示例代码，供您参考： python import numpy as np def leslie_model(population, fertility_rates, survival_rates): num_age_groups = len(fertility_rates) new_population = np.zeros_like(population) for i in range(num_age_groups - 1): new_population[i+1] += population[i] * survival_rates[i] for i in range(num_age_groups): new_population[0] += population[i] * fertility_rates[i] return new_population if __name__ == '__main__': # 初始化人口分布 initial_population = np.array([1000, 800, 600, 400]) # 初始化出生率和存活率 fertility_rates = np.array([0.02, 0.03, 0.01, 0.005]) survival_rates = np.array([0.8, 0.9, 0.85, 0.95]) # 模拟人口变化 num_years = 10 population_history = [initial_population] for _ in range(num_years): new_population = leslie_model(population_history[-1], fertility_rates, survival_rates) population_history.append(new_population) # 打印人口历史 for i, population in enumerate(population_history): print(f"Year {i}: {population}") 以上代码只是一个简单的示例，实际的Leslie模型可能需要更多的参数和复杂的计算。您可以根据您的需求进行修改和扩展。希望对您有所帮助！

leslie人口预测模型matlab

对于人口预测模型，MATLAB是一个非常强大且常用的工具。您可以使用MATLAB来构建不同类型的人口预测模型，如线性回归、时间序列分析、神经网络等。以下是一个使用MATLAB进行人口预测模型的示例： matlab % 假设我们有过去几年的人口数据 year = [2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015]; population = [100, 110, 120, 130, 140, 150]; % 使用线性回归模型进行人口预测 model = fitlm(year, population); % 预测未来几年的人口 future_years = [2016, 2017, 2018]; predicted_population = predict(model, future_years); % 绘制原始数据和预测结果的图表 plot(year, population, 'o'); hold on; plot(future_years, predicted_population, 'r--'); legend('原始数据', '预测结果'); xlabel('年份'); ylabel('人口'); 这只是一个简单的示例，您可以根据实际情况和需求选择适合的模型和方法进行人口预测。MATLAB提供了许多内置函数和工具箱，可用于处理和分析时间序列数据，并构建预测模型。希望这可以帮助到您！

leslie人口预测python

您！对于人口预测，可以使用Python中的一些统计学和机器学习工具来进行分析和预测。以下是一个简单的示例代码，使用线性回归模型来预测未来的人口数量： python import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 假设我们有一些历史人口数据 years = np.array([2000, 2005, 2010, 2015, 2020]) # 年份 populations = np.array([100, 120, 150, 180, 200]) # 对应年份的人口数量 # 创建一个线性回归模型并拟合数据 model = LinearRegression() model.fit(years.reshape(-1, 1), populations) # 使用模型进行未来人口预测 future_years = np.array([2025, 2030, 2035]) # 需要预测的未来年份 future_populations = model.predict(future_years.reshape(-1, 1)) print("未来人口预测：") for year, population in zip(future_years, future_populations): print(f"年份：{year}，预测人口数量：{population}") 请注意，这只是一个简单的示例，实际的人口预测可能需要更复杂的模型和更多的数据。此外，还有其他一些方法可以进行人口预测，例如时间序列分析、深度学习等。具体使用哪种方法取决于数据的特征和预测的要求。

leslie模型预测女性人口python程序

以下是使用Leslie模型预测女性人口的Python程序示例： python # 定义Leslie模型矩阵 leslie_matrix = np.array([[0, 1.2, 1.1, 1.05], [0.6, 0, 0, 0], [0, 0.5, 0, 0], [0, 0, 0.4, 0]]) # 定义女性人口初始值向量 female_population = np.array([1000, 800, 600, 400]) # 定义预测年份 years = 10 # 使用Leslie模型进行预测 for i in range(years): female_population = np.dot(leslie_matrix, female_population) print("预测第{}年的女性人口为: {}".format(i+1, int(female_population[0]))) 解释： - 首先定义了Leslie模型矩阵，其中每一行表示不同年龄段的出生率和生存率； - 然后定义了女性人口初始值向量，即每个年龄段的女性人口数量； - 接着定义了预测年份，即预测未来几年的女性人口数量； - 最后使用Leslie模型进行预测，每次迭代后更新女性人口数量，并输出预测结果。 注意：这里的Leslie模型矩阵和女性人口初始值向量仅为示例，实际应用需要根据具体情况进行调整。另外，Leslie模型也只是一种预测人口数量的模型，实际预测结果可能会受到多种因素的影响，如政策、经济等。

python的leslie人口模型代码

下面是一个简单的 Python 代码示例，用于模拟 Leslie 人口模型： python import matplotlib.pyplot as plt # 定义人口模型参数 n = 1000 # 初始种群数量 a = 1.2 # 年龄组之间的增长率 b = 0.03 # 年龄组内的死亡率 # 初始化人口年龄分布 age_dist = [n] # 迭代计算人口年龄分布 for i in range(1, 15): age_group = a * age_dist[i-1] - b * age_dist[i-1] age_dist.append(age_group) # 可视化结果 plt.plot(age_dist) plt.xlabel('Age group') plt.ylabel('Population') plt.title('Leslie Population Model') plt.show() 该代码使用 matplotlib 库可视化了 Leslie 人口模型的结果。你可以调整模型参数并查看不同的结果。

leslie模型人口预测数学建模

Leslie模型是一种经典的人口预测数学模型，旨在通过分析特定人口组的生育率、死亡率和迁移率来预测该人口组在未来的发展趋势。它在20世纪50年代由人口学家Leslie提出，并成为人口研究领域中最重要的工具之一。 Leslie模型假设人口按照不同年龄组别进行分类，并将每个年龄组的人口划分为几个固定的分类。该模型的核心思想是人口的发展取决于生育率、死亡率和迁移率，并且这些因素会随着时间的推移而变化。 通过对不同年龄组的生育率、死亡率和迁移率进行测量和统计分析，可以构建一个由矩阵表示的Leslie矩阵。该矩阵用于描述人口在不同年龄组之间的转移以及人口数量的变化。利用这些数据，可以通过不断迭代计算得到未来多个时间点的人口数量预测。 Leslie模型的优势在于简单易懂，且适用于人口结构较稳定的地区。它可以帮助人们更好地了解人口的发展趋势，为政府以及相关决策者提供制定人口政策和规划的依据。 然而，Leslie模型也有一些局限性。首先，它假设人口的生育率、死亡率和迁移率是固定不变的，无法准确反映人口的动态变化。其次，模型没有考虑社会、经济等因素对人口数量的影响，可能导致预测结果的偏差。 综上所述，Leslie模型是一种基于人口的生育率、死亡率和迁移率进行预测的数学模型。虽然它存在一定的局限性，但仍然对人口研究和人口政策的制定有着重要的作用。在实际应用中，我们需要结合其他相关因素，综合使用多种模型和方法，以提高人口预测的准确性与可靠性。

Leslie矩阵预测模型matlab

Leslie矩阵预测模型是一种基于人口年龄结构的模型，用于预测人口的变化趋势。根据引用[1]和引用[3]的描述，Leslie矩阵预测模型可以利用Leslie矩阵和matlab编程来进行预测。 Leslie矩阵模型是一种按年龄分布的女性模型，它考虑了人口年龄结构对人口增长的影响。根据引用[1]中提供的数据，可以构造Leslie矩阵，并建立相应的Leslie模型。而根据引用[3]中的描述，可以利用中国统计局提供的数据，结合matlab编程来预测我国人口的变化趋势。 根据引用[2]的描述，还可以使用Logistic人口阻滞增长模型进行人口预测。该模型利用附件2中的数据，并结合网上查找的补充数据，根据不同年份的总人口数据建立模型，并进行预测。根据引用[2]的结果，1980年到2005年的总人口数据可以得到较好的预测效果。 综上所述，Leslie矩阵预测模型可以利用Leslie矩阵和matlab编程来进行人口预测。此外，还可以使用Logistic人口阻滞增长模型进行预测。这些模型可以根据不同的数据和需求进行调整和应用，以预测人口的变化趋势。

Leslie 矩阵预测模型matlab

Leslie矩阵预测模型是一种常用的人口预测方法，它基于人口年龄结构的变化来预测未来的人口数量。根据引用[1]和引用[3]的描述，Leslie矩阵预测模型可以通过构建Leslie矩阵来实现。该矩阵考虑了不同年龄段的女性对人口增长的贡献，并结合人口更替率进行预测。 在使用matlab编程时，可以利用附件2中提供的数据和其他相关数据来构建Leslie矩阵。根据引用[1]和引用[2]的描述，可以使用不同的数据集来建立模型并进行预测。预测结果可以通过分析比较与其他预测值的拟合程度来评估模型的准确性。 根据引用[3]的描述，Leslie模型可以用于预测中国在全面放开二胎政策下的人口变化趋势。通过利用中国统计局提供的数据，可以建立Leslie矩阵，并使用matlab编程进行预测。预测结果可以用于计算未来的人口年龄结构金字塔、劳动力占比、老人抚养比和少儿抚养比等人口指标，从而得出关于人口数量减少、人口老龄化和劳动力数量下降等人口问题的结论。 总之，Leslie矩阵预测模型是一种基于人口年龄结构的人口预测方法，可以使用matlab编程来实现。通过构建Leslie矩阵并利用相关数据进行预测，可以得出关于人口变化趋势和人口问题的结论。

leslie模型python实现

Leslie模型是一种用来模拟人口增长和年龄结构的数学模型，他利用矩阵分析方法解决了复杂的演化问题，因此被广泛应用于人口和生态学领域的研究中。在Python编程语言中，我们可以利用numpy库实现Leslie模型，以便对人口数据进行预测和分析。 在Python中构建Leslie模型主要涉及两个主要的步骤：生成Leslie矩阵和计算人口变化。对于前者，我们需要定义生育率、死亡率以及迁移率等因素，用矩阵的形式表示成特定的矩阵形式。对于后者，需要利用矩阵乘法的计算方法，将人口结构向量与Leslie矩阵相乘，得到变化后的人口结构。 具体的实现过程如下：首先，需要定义稳态矩阵，即让人口增长至稳定状态时的年龄分布情况。以三个年龄段为例，其中5-9岁人口占总人口的10%，10-14岁人口占总人口的20%，15-19岁人口占总人口的15%。有了这些数据，就可以得到稳态矩阵： P = np.array([[0, 0.1, 0], [0, 0, 0.2], [0, 0, 0.15]]) 接下来，需要定义Leslie矩阵。按照Leslie模型的原理，需要考虑生育率、死亡率和迁移率三个因素，定义对应的矩阵形式。以三个年龄段为例，生育率为0.5，死亡率为0.2，迁移率为0.1，则Leslie矩阵为： L = np.array([[0, 0.5, 0], [0.2, 0, 0.5], [0, 0.1, 0]]) 现在我们可以利用numpy库中的dot()方法计算人口变化。从初始状态开始，通过迭代的方式得到稳态矩阵的人口分布。这里设定初值为： P0 = np.array([1000, 3000, 5000]) 向量P0表示的是初始年龄分布，即0-4岁人口有1000人，5-9岁人口有3000人，10-14岁人口有5000人。然后，利用dot()方法进行矩阵乘法的计算： P1 = L.dot(P0) 可以得到1年后的人口分布情况。重复这个过程，可以得到多年后的人口分布。为了验证计算过程的正确性，可以将计算得到的稳态人口分布与预设的稳态矩阵进行比较。这是可以用numpy库中的allclose()方法进行比较，如果两个矩阵差异很小，那么就说明计算结果是正确的。 上述就是利用Python实现Leslie模型的基本步骤。除了三个因素的定义，不同年龄段人口数量的变动，如出生率和死亡率可以通过调整来进行模拟。对于一些实际问题，可以通过更加细致的分析来确定矩阵值，这样就可以用Leslie模型构建出不同场景下的人口结构预测模型。

leslie人口增长模型matlab如何编程

Leslie人口增长模型是一种经典的人口生态学模型，用于模拟种群的增长和变化规律。MATLAB是一种非常适合编写数学和科学计算程序的编程语言，因此可以用MATLAB编写Leslie人口增长模型的程序。 具体的编程步骤如下： 1. 设定种群初始数量和年龄结构。 2. 根据种群中个体的年龄结构和生育率计算出下一代的数量。 3. 根据种群中个体的年龄结构、生存率和迁移率计算出下一年度的种群数量。 4. 重复步骤2和3，进行多年度模拟，得到种群数量的变化和年龄结构的变化。 其中，需要注意的是，Leslie人口增长模型的核心是矩阵运算，可以利用MATLAB的矩阵运算功能来实现。 具体来说，可以利用MATLAB的矩阵乘法符号“*”来计算不同年龄组的生育率和下一代数量之间的关系；利用矩阵转置符号“'”来计算不同年龄组的生存率和迁移率之间的关系。 此外，为了防止种群数量出现负数，还需要在程序中进行数量限制的处理，具体可以利用MATLAB的条件判断语句实现。 总而言之，用MATLAB编写Leslie人口增长模型的程序需要充分利用其矩阵运算功能和条件判断功能，通过多次迭代计算得到种群数量和年龄结构的变化规律。

MATLAB求解leslie人口模型代码

以下是使用MATLAB求解Leslie人口模型的代码： MATLAB clc; %初始化，设置各种参数和初始人数矩阵 x = \[206.46 422.50 478.72 229.92 53.44\]'; %x0女性各阶段人数 %x0 = x .* 0.4988 x0 = \[102.9822 210.7430 238.7855 114.6841 26.6559\]'; %H为状态转移矩阵，其实是存活矩阵 H = zeros(5,5); H(2) = 0.88; H(8) = 0.97; H(14) = 0.86; H(20) = 0.22; %B是生育矩阵，即各个年龄段妇女的生育率 B = \[0 2 0.3 0 0\]; for n = 1:1:5 %y是x之下一年的人口数目，尚不包括迁移人数和1岁的人数 y = H*x; %y(1)是下一年1岁的人口数目，即今年刚出生的人 y(1) = B*x0; %g是迁移人数，也得按照年龄比例来存储数据 g = \[30 120 120 20 10\]'; %迁移人数加到y上 y = y + g; %求与y对应的年份的各个年龄段妇女人数 %包括x0中存活下来的，迁移的一部分，第一时间段为刚出生的女性人数 y0 = zeros(5,1); y0(1) = y(1)/2;%或y(1)乘以女婴占总男女婴的比例 for i=1:1:4 y0(i+1) = x0(i)*H(i+1+5*(i-1)); end g0 = g ./ 2; y0 = y0 + g0; %g0为迁移过来的各个年龄段的女性人数 disp(2008+n*20) zong = y' nv = y0' x = y; x0 = y0; end 这段代码使用Leslie人口增长模型来预测中国未来的人口变化趋势。通过设定初始人口数据、存活矩阵和生育矩阵，循环计算得到未来各年份的人口数量和年龄结构。其中，x表示女性各阶段的人数，x0表示存活下来的女性各阶段人数，H表示存活矩阵，B表示生育矩阵，y表示下一年的人口数目，g表示迁移人数，y0表示与y对应的年份的各个年龄段妇女人数。最后，通过循环计算，得到了未来几个时间段的人口数量和年龄结构。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [【预测模型】Leslie 人口增长模型](https://blog.csdn.net/fanjufei123456/article/details/123642971)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [数学建模：Leslie离散人口发展模型](https://blog.csdn.net/hustspy1990/article/details/6651332)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

怎么利用Leslie模型预测出生人口数

Leslie模型是一种经典的人口增长模型，可以用来预测未来人口数量。其基本假设是：每个年龄段的人口数量和生育率、死亡率有关。 预测出生人口数的步骤如下： 1. 根据历史数据，确定各个年龄段的人口数量，可以用人口普查或者其他数据来源。 2. 确定生育率，通常可以使用统计局或者卫生局发布的数据。生育率可以按年龄段进行划分。 3. 确定死亡率，同样可以使用统计局或者卫生局发布的数据。死亡率也可以按年龄段进行划分。 4. 根据Leslie模型，计算每个年龄段的人口增长率，即出生率减去死亡率。 5. 按照预测的时间段，逐年计算每个年龄段的人口数量，通过累加得到总人口数。 需要注意的是，Leslie模型是一种简化的模型，只考虑了生育率、死亡率和年龄结构对人口数量的影响，而没有考虑其他因素，如迁移、婚姻等因素。因此，预测结果可能会受到其他因素的影响。

lesie人口预测模型matlab

上面的MATLAB代码是一个简单的Leslie矩阵模型的实现，可以用来预测人口增长。但是，如果你想要更加精细的预测结果，可以考虑以下几个方面： 1. 调整Leslie矩阵的参数，考虑不同地区、不同性别人口参数的差别及农村人口向城市迁移等因素的影响。 2. 考虑总和生育率的控制、城镇化指数的变化趋势等因素的影响。 3. 根据历史数据对生育率、死亡率以及人口迁移等参数进行估计，以获得更加准确的预测结果。 4. 考虑使用更加复杂的人口增长模型，如Lotka-Volterra模型、Gompertz模型等。 下面是一个更加完整的MATLAB代码，用于实现基于Leslie矩阵模型的人口增长预测： matlab % 设置模型参数 age_groups = 10; % 年龄段数目 years = 100; % 预测年限 current_year = 2021; % 当前年份 birth_rate = 0.02901; % 生育率 death_rate = 0.00059; % 死亡率 migration_rate = 0.001; % 迁移率 initial_population = [1000; 500; 800; 900; 700; 600; 500; 400; 300; 200]; % 初始化人口数量 % 构造Leslie矩阵 leslie_matrix = zeros(age_groups); leslie_matrix(1,2) = birth_rate; for i = 2:age_groups-1 leslie_matrix(i,i+1) = 1; end leslie_matrix(age_groups,age_groups) = 1 - death_rate; % 初始化人口向量 population = zeros(age_groups, years+1); population(:,1) = initial_population; % 预测人口增长 for i = 2:years+1 % 计算新出生的人口数量 births = round(birth_rate * population(1,i-1)); % 计算死亡的人口数量 deaths = round(death_rate * population(age_groups,i-1)); % 计算迁移的人口数量 migration = round(migration_rate * sum(population(:,i-1))); % 更新人口数量 population(:,i) = leslie_matrix * population(:,i-1); population(1,i) = population(1,i) + births; population(age_groups,i) = population(age_groups,i) - deaths; population(1,i) = population(1,i) - migration; population(age_groups,i) = population(age_groups,i) + migration; end % 绘制人口增长曲线 years_range = current_year:current_year+years; figure; plot(years_range, population(1,:), years_range, population(2,:), years_range, population(3,:), years_range, population(4,:), years_range, population(5,:), years_range, population(6,:), years_range, population(7,:), years_range, population(8,:), years_range, population(9,:), years_range, population(10,:)); legend('0-9岁', '10-19岁', '20-29岁', '30-39岁', '40-49岁', '50-59岁', '60-69岁', '70-79岁', '80-89岁', '90岁以上'); xlabel('年份'); ylabel('人口数量'); 这段代码实现了一个基于Leslie矩阵模型的人口增长预测，考虑了生育率、死亡率和迁移率等因素的影响。其中，我们假设人口分为10个年龄段，初始化人口数量为initial_population，预测未来100年的人口变化情况。你可以根据自己的实际情况进行调整。
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LESLIE人口预测模型 （word）.rar

LESLIE人口预测模型word版本，如有需要，请大家下载！！

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