数学建模人口预测python

人口预测是数学建模中一个重要的问题。可以使用线性回归、时间序列分析等方法进行预测。下面是使用python进行人口预测的一个简单示例。

首先，我们需要准备人口数据，可以从国家统计局等机构获取。这里我们使用Python内置的csv模块读取一个示例数据集。

import csv

with open('population.csv', newline='') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    data = list(reader)

# 数据格式如下：
# data = [['Year', 'Population'],
#         ['1950', '2525149'],
#         ['1951', '2577989'],
#         ['1952', '2631260'],
#         ...]

接下来，我们可以使用pandas库对数据进行处理和分析。

import pandas as pd

# 将数据转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])

# 将年份转换为整数类型
df['Year'] = df['Year'].astype(int)

# 将人口转换为整数类型
df['Population'] = df['Population'].astype(int)

# 绘制人口随时间的变化曲线
df.plot(x='Year', y='Population')

得到人口随时间变化的曲线图。


接下来，我们可以使用sklearn库中的线性回归模型进行预测。

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 将年份作为自变量x，人口作为因变量y
x = df[['Year']]
y = df['Population']

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(x, y)

# 预测未来10年的人口数量
future_years = pd.DataFrame({'Year': range(2022, 2032)})
future_population = model.predict(future_years)

# 绘制预测结果
df.plot(x='Year', y='Population')
pd.DataFrame({'Year': future_years['Year'], 'Population': future_population}).plot(x='Year', y='Population')

得到人口预测结果如下图所示。


这是一个简单的人口预测示例，实际应用中需要根据具体情况选择合适的模型和算法。