中国人口增长预测模型 毕业论文

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1、中国人口增长预测模型摘要中国是世界上人口最多的发展中国家,人口问题始终是制约中国发展的关键因素之一。用数学建模的方法对人口发展的过程进行描述分析和预测,进而研究控制人口增长和人口结构等问题,早已引起社会各有关方面的极大关注。本文根据已有的数据资料,结合中国人口增长特点,将市、镇、乡不同性别的人口按不同的年龄段分别讨论,并结合人口迁移的特点,建立了带有迁移项的改进的Leslie矩阵模型,对于中长期人口发展趋势的预测,进一步建立相应的Logistic城镇化模型和中长期人口模型。本文利用Matlab及Excel等软件对我国短

2、期、中长期人口进行预测得出市、镇、乡的各个年龄段男女的人口数。并对中国人口出现的老龄化、男女性别比例等问题进行具体分析,得到比较理想的预测结果。分析表明:中国人口总体趋势保持持续增长,零增长将在大约15年和40年后各有一次,在2025年前后将达到峰值14.47亿,在2025年以后人口总数平稳过渡,在2050年前后达到第二次峰值14.9亿,然后趋于平稳;男女性别比将持续升高,若不加任何因素制约,今后的发展趋势令人堪忧;老龄人口在全国人口中所占百分比在2035年之前持续增加,2035前后老龄化比率达到最大值27.3%,之后

3、持续降低。关键词:Leslie模型;人口迁移;Matlab;Excel;老龄化36PREDICTIONMODELOFCHINA’SPOPULATIONGROWTHABSTRACTChinaisadevelopingcountrywiththemostpopulationintheword.TheproblemofpopulationisoneofthekeyfactorstolimitthedevelopmentofChinafrombeginningtoend.Usingmathematicalmodelstoana

4、lysisanddescribetheprocessofthepopulation’sgrowthandcontrolthegrowthandstructuresofpopulationhasalreadylongagocausedextensiveconcernofthesociety.BasedonChinesedemographicdatafrom2001to2005aswellasthecharacterofChina'spopulationgrowth,wedividedthepopulationofciti

5、es,townsandvillagesintodifferentgenderatdifferentagesandestablishedthemodifiedLesliesmatrixiterationpopulationprojectionmodel,whichconsideredthemigrationterm.Especiallyformedium-termandlong-termresearchweintroducedLogisticmodelofurbanizationproblemandcreatedthep

6、opulationmodelofmediumandlongterm.Inthispaper,weusedseveralcomputersoftwaressuchasExcelandMatlabtosolvethesemodelsandobtainedmenandwomenpopulationincities,towns,villagesinvariousages.AndweanalyzedsuchissuesasthetrendofChinesepopulationinfuture,Chinesepopulationa

7、ging,sexratioandsoon.Thenweobtainedtheidealpredictionresultsasfollows.Theresultsshowsthatthetotalpopulationwillmaintainincreasingtendcontinuouslyinthefollowing50years.Therewillbetwozero-growthperiodandonewillcomingin15yearswhiletheothercomingafter40years.Aroundt

8、heyear2025China’spopulationwillachievethefirstpeakvalue1.447billions,36andthenaroundtheyear2045thesecondpeakvalue1.48billionwillbeattained.Afterthat,thepopulationwill

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