Logistic人口阻滞增长模型

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1、Logistic人口阻滞增长模型一、模型的准备阻滞增长模型的原理:阻滞增长模型是考虑到自然资源、环境条件等因素对人口增长的阻滞作用,对指数增长模型的基本假设进行修改后得到的。阻滞作用体现在对人口增长率的影响上,使得随着人口数量的增加而下降。若将表示为的函数。则它应是减函数。于是有:(1)对的一个最简单的假定是,设为的线性函数,即(2)设自然资源和环境条件所能容纳的最大人口数量,当时人口不再增长,即增长率,代入(2)式得,于是(2)式为             (3)将(3)代入方程(1)得:          (4)

2、解方程(4)可得:(5)二、模型的建立我国从1954年到2005年全国总人口的数据如表1表1各年份全国总人口数(单位:千万)年份195419551956195719581959196019611962总人口60.261.562.864.666.067.266.265.967.3年份196319641965196619671968196919701971总人口69.170.472.574.576.378.580.783.085.2年份197219731974197519761977197819791980总人口87.1

3、89.290.992.493.795.096.25997.598.705年份1981198219831984198519861987198819897总人口100.1101.654103.008104.357105.851107.5109.3111.026112.704年份199019911992199319941995199619971998总人口114.333115.823117.171118.517119.850121.121122.389123.626124.761年份19992000200120022003

4、20042005总人口125.786126.743127.627128.453129.227129.988130.7561、将1954年看成初始时刻即,则1955为,以次类推,以2005年为作为终时刻。用函数(5)对表1中的数据进行非线性拟合,运用Matlab编程得到相关的参数,可以算出可决系数(可决系数是判别曲线拟合效果的一个指标):由可决系数来看拟合的效果比较理想。所以得到中国各年份人口变化趋势的拟合曲线:(6)根据曲线(6)我们可以对2010年()、2020年()、及2033年()进行预测得(单位:千万):结果

5、分析:从所给信息可知从1951年至1958年为我国第一次出生人口高峰,形成了中国人口规模“由缓到快”的增长基础;因此这段时期人口波动较大,可能影响模型结果的准确性。1959、1960、1961年为三年自然灾害时期,这段时期人口的增长受到很大影响,1962年处于这种影响的滞后期,人口的增长也受到很大影响。总的来说1951-1962年的人口增长的随机误差不是服从正态分布,程序:7结果:2、将1963年看成初始时刻即,以2005年为作为终时刻。运用Matlab编程得到相关的参数,可以算出可决系数得到中国各年份人口变化趋势的

6、另一拟合曲线:7(7)根据曲线(7)我们可以对2010年()、2020年()、及2033年()进行预测得(单位:千万):结果分析:1963年-1979年其间,人口的增长基本上是按照自然的规律增长,特别是在农村是这样,城市受到收入的影响,生育率较低,但都有规律可寻。总的来说,人口增长的外界大的干扰因素基本上没有,可以认为这一阶段随机误差服从正态分布;1980-2005年这一时间段,虽然人口的增长受到国家计划生育政策的控制,但计划生育的政策是基本稳定的,这一阶段随机误差也应服从正态分布,因此用最小二乘法拟合所得到的结果应

7、有较大的可信度。程序:结果:73、从1980-2005年,国家计划生育政策逐渐得到完善及贯彻落实,这个时期的人口增长受到国家计划生育政策的控制,人口的增长方式与上述的两个阶段都不同。因此我们进一步选择1980年作为初始年份2005年作为终时刻进行拟合。运用Matlab编程得到相关的参数,可以算出可决系数得到中国各年份人口变化趋势的第三条拟合曲线:                                        (8)根据曲线(7)我们可以对2010年()、2020年()、及2033年()进行预测得(单位

8、:千万):结果分析:这一时期,国家虽然对人口大增长进行了干预,但国家的计划生育的政策是基本稳定的,在此其间没有其他大的干扰,所以人口增长的随机误差应服从正态分布。所以结果应是比较可信的。程序:7结果:分别根据拟合曲线⑹⑺⑻对各年份中国总人口进行预测得到结果如表2:表2各年份全国总人口用不同拟合曲线预测数(单位:千万)年份全国总人口预测(单位:千

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