人口预测模型比较与分析：线性回归与Leslie模型的应用

本文主要探讨了人口预测模型在分析和预测中国人口动态方面的应用。首先，作者构建了三种不同的预测模型，包括一次线性回归模型、灰色序列预测模型和逻辑斯蒂模型，以应对各自的优势和局限性。通过加权法结合这些模型，引入熵权组合模型来综合考虑不同因素的影响，优化预测精度。在加权系数的指导下，模型预测了2006年至2010年的人口数量，结果显示预测值分别为134840.9万人、137027.35万人、1377785.7万人、139360.4万人和140857.4万人。 接着，文章引入Leslie人口模型，这是一个生态学模型，特别适用于描述种群的数量变化，考虑了生育率、死亡率、年龄结构和性别比例等因素。通过以1年和5年为周期的分组预测，模型分别给出了2006年至2020年及更长远的短期和长期人口趋势。数据显示，到2046年，中国总人口可能达到117171万人。 为了进一步验证模型的有效性，作者利用MATLAB软件对原始数据进行处理，通过累加得到了新数列，并分析了这些数据的拟合程度。表2展示了新数列的误差和误差率，这有助于评估模型在实际预测中的准确性。 本文提供了对中国人口未来发展趋势的多维度预测方法，通过数学模型的综合运用，为政策制定者提供科学依据，帮助他们理解和应对人口变化带来的社会经济挑战。同时，这种方法也为其他领域的预测模型设计提供了参考，特别是在人口密集地区和人口管理领域。