中国人口预测：小波去噪与灰色模型的应用

"这篇文章主要介绍了基于灰色系统理论的中国人口预测模型，利用小波去噪技术处理数据，然后建立G_M(1,1)参数优化模型和新陈代谢G_M(1,1)模型来预测中国的人口结构、人口分布、出生率、自然增长率、人口数量、抚养比例和男女比例。通过PP样条拟合对预测结果进行计算机模拟，以期揭示人口系统内部的规律。" 基于灰色系统的中国人口预测模型是一种统计分析方法，它尤其适用于数据有限但又需要揭示隐藏规律的情况。在这个模型中，作者首先应用了小波去噪技术，这是一种有效的数据预处理手段，能够去除噪声，使数据更清晰地显示其内在趋势。这一步对于准确建模至关重要，因为人口数据往往受到各种不可控因素的影响，可能包含一些随机波动。 接着，建立了G_M(1,1)参数优化模型。G_M(1,1)模型是灰色系统理论中的基本模型，主要用于单变量非线性时间序列分析。通过优化参数，该模型可以更好地拟合历史数据，从而预测未来趋势。同时，作者还引入了新陈代谢G_M(1,1)模型，这种模型考虑了系统的动态变化，能更全面地反映人口系统的增减过程。 预测的指标包括人口结构（如年龄结构）、人口分布（城乡人口比例）、出生率、自然增长率、人口总量、抚养比例（如老年人口与劳动年龄人口的比例）以及男女比例。这些指标是衡量一个国家或地区人口状况的关键，它们的变化直接影响到社会经济发展和政策制定。 在得到预测结果后，作者使用PP样条拟合进行计算机模拟。PP样条是一种光滑曲线拟合方法，能够平滑数据并提供连续的预测曲线，有助于直观地理解和分析预测结果。这种方法使得模型预测的结果更加可视化，便于决策者理解和评估。 文章强调了模型假设，包括预测期间无重大异常事件、人口政策保持稳定以及报告数据的可靠性。这些假设为模型的构建提供了基础，但也提示了模型预测的局限性，例如未考虑政策变化或突发事件的影响。 这篇论文通过灰色系统理论结合现代数据分析技术，为中国人口的中短期和长期预测提供了科学的工具，对于理解中国人口动态变化和制定相应的人口政策具有重要的参考价值。