人口预测：组合模型与Leslie模型对比分析

本篇论文深入探讨了人口预测模型在人口数量预测中的应用，重点关注了两种主要方法：组合式模型和 Leslie 模型。首先，作者采用了一次线性回归模型、灰色序列预测模型以及逻辑斯蒂模型来分析中国的人口动态。这些基础模型有助于理解人口数量与时间之间的关系，但它们各自存在局限性，比如线性回归可能无法捕捉非线性趋势，灰色序列模型对于噪声敏感，而逻辑斯蒂模型假设增长率是恒定的。 为了克服这些局限，论文引入了加权熵权组合模型。通过赋予不同模型不同的权重，根据它们在历史数据中的表现优化预测结果。在给出的具体例子中，加权系数分别为0.24282、0.34055和0.41663，这表明灰色序列模型被赋予了相对较高的权重。通过这种方法，预测的2006年至2010年人口数量分别为134840.9、137027.35、1377785.7、139360.4和140857.4万人。 其次，论文引入了Leslie人口模型，这是一种更复杂且考虑了生育率、死亡率、年龄结构和性别比例等多维度因素的动态模型。这个模型可以用来预测短期和长期的人口增长趋势，以1年和5年为分组长度分别展示了未来几十年的人口估计。结果显示，到了2046-2050年，预计总人口将达到117171万人，相较于过去的趋势有显著的变化。 论文还提供了一个包含20个观察值的原始数据序列，并使用Matlab软件进行处理，通过累加得到新数列，进一步分析预测精度。误差和误差率的表格展示了模型预测的稳健性和可靠性。 这篇论文提供了对中国人口数量的多维度预测方法，不仅考虑了单个模型的优势，还通过加权组合策略提高了预测的准确性和鲁棒性。同时，Leslie模型的引入使得预测更为细致，考虑了人口的生命周期特征，这对于政策制定者和研究人员来说，提供了有价值的数据支持和对未来人口发展的深入洞察。