中国人口预测：BP神经网络与GM(1,1)灰色模型结合分析

"该文基于BP神经网络和GM(1,1)灰色模型对中国人口进行预测分析，结合两种模型建立组合模型，预测出中国人口在中短期和长期的增长趋势、育龄妇女数量、死亡率、城镇化进程以及老龄化问题。" 在人口预测领域，BP神经网络和GM(1,1)灰色模型是两种常用的方法。BP神经网络是一种反向传播的多层前馈神经网络，适用于非线性复杂问题的预测，能够自我调整权重和阈值以提高预测精度。而GM(1,1)灰色模型则是一种简单有效的单变量时间序列预测模型，它通过构建微小差异序列，对原始数据进行一次累加生成序列，然后通过线性微分方程预测未来趋势。 该文的研究者首先利用《中国人口统计年鉴》中的2001年至2005年数据，通过GM(1,1)灰色模型对人口进行初步预测，得到预测数列。接着，将这些预测值作为输入，原始数据作为期望值，对BP神经网络进行训练，优化模型，得到更精确的预测结果。 根据模型预测，中国人口在中短期内将持续增长，增速稳定，每年约增加0.11亿人口。预计到2010年和2020年，人口总数将分别达到13.63亿和14.67亿，2033年将达到峰值15.01亿，随后人口总量会缓慢下降。这反映了中国人口政策与社会经济发展的相互影响。 在育龄妇女方面，短期来看，15-49岁的育龄妇女数量将持续增加，2014年达到峰值，然后逐渐下降。生育旺盛期的育龄妇女（20-29岁）在短期内呈现下降趋势，2015年达到低谷，但之后会有所回升，然而长期来看，这个群体的数量仍会再次下降。 全国人口死亡率保持在较低水平，预计到2050年将进一步下降，男性死亡率高于女性，乡村人口死亡率高于城镇。人口城镇化进程在未来20年内将以每年1.10-1.50个百分点的速度增长，之后增速放缓，到本世纪中叶，城镇化水平可能达到75%左右。 老龄化问题是中国面临的一大挑战。2005年，65岁及以上老年人口已超过1亿，预计到2020年将增至1.74亿，占总人口比例的12.02%，2050年将达到3.38亿，占比23.23%，老龄化程度显著加深。出生人口性别比虽然在中短期保持稳定，但长期看可能呈上升趋势，对社会结构带来影响。 BP神经网络与GM(1,1)灰色模型的结合应用，为人口预测提供了更准确的工具，揭示了中国未来人口发展的重要趋势，包括人口总量、年龄结构、城镇化和老龄化等方面，为国家政策制定提供了科学依据。