灰色-神经网络组合优化模型在人口预测中的应用

"探究人口预测方法，通过建立以预测模型有效度为优化指标的组合优化预测模型，结合灰色预测和神经网络模型，以提高预测精度。作者马丹，来自中国矿业大学理学院。" 人口预测是制定经济可持续发展策略的关键，因为人口数量的变化直接影响社会经济发展。传统的预测方法如Leslie模型、Logistic模型、灰色预测模型和神经网络模型各有局限，难以全面捕捉复杂的人口系统中的多种因素。马丹提出了一种新的组合优化预测模型，将灰色预测模型和BP神经网络模型相结合，旨在提升预测的准确性。 灰色-神经网络组合优化模型利用了灰色预测模型（GM(1,1)）的简洁性和BP神经网络模型对复杂数据关系的适应性。GM(1,1)模型基于少量自变量和历史数据进行预测，而BP神经网络则考虑了诸如阶段年龄人口数、老龄化指数、平均寿命等多因素的影响。两者结合，可以更全面地反映人口变化趋势。 在构建模型时，马丹定义了预测模型有效度的概念，通过比较实际观测值和模型预测值的差异来评估模型的精度。有效度的计算涉及预测值序列的均值和均方差，这有助于量化模型的预测误差，从而优化组合模型的加权系数。 通过实例验证，这种组合优化模型被证明是实用且误差较小的人口预测工具。这种方法的运用可以提高人口预测的可靠性，进而为政策制定者提供更准确的数据支持，制定更加科学的经济和社会发展规划。此外，这种模型对于处理其他多因素复杂系统的预测问题也具有一定的借鉴价值。