人口预测模型比较与分析：多元方法及未来趋势预估

人口预测模型是一种重要的统计和数学工具，用于对未来人口数量进行估算和规划。本文主要探讨了两种不同的预测方法：一种是基于多元模型的综合应用，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，以及通过加权法形成的熵权组合模型。在这个过程中，作者针对中国的实际情况，考虑了这些模型的局限性，通过权重分配来优化预测精度，给出的加权系数分别为0.24282、0.34055和0.41663。 另外，文中还引入了Leslie人口模型，这是一个生态学中用于描述种群动态的数学模型，特别适用于分析生育率、死亡率、年龄结构和性别比例等因素对人口增长的影响。通过将年份分为不同时间段，如1年和5年，模型分别预测了短期和长期的人口发展趋势。例如，到2021年，预测的总人口将达到98705万人，与过去的多年数据对比，显示出了人口增长的趋势。 此外，作者还展示了建立在实际观测数据基础上的序列处理过程，通过Matlab软件对原始数据进行累加，形成了新的数列。新数列的误差和误差率也被计算并列出，这对于评估模型的准确性至关重要。 总结来说，本文的核心知识点包括人口预测模型的构建、参数选择、误差分析以及实际应用中的数据处理技术。通过这些方法，可以更准确地预测和规划中国未来的人口发展，为政策制定和社会规划提供科学依据。