导读:本文包含了人口预测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:人口,能源,模型,序列,算法,印度尼西亚,灰色。
人口预测论文文献综述
张军芳,张利民,安达[1]（2019）在《基于灰色关联度和BP神经网络的全国人口预测研究》一文中研究指出文章首先运用灰色关联度分析,找出了影响人口变化的主要因素,将2009-2018年的主要因素数据作为BP神经网络的输入对网络进行训练;其次运用时间序列预测对2019和2020年的出生率、老龄人口数和农村人口数进行了预测,运用灰色预测对2019和2020年死亡率进行了预测;最后将2019和2020年各因素预测值输入已经训练好的BP神经网络中得到2019和2020年总人口预测值139900和140320,结果显示BP神经网络预测具有较高的准确性。(本文来源于《农村经济与科技》期刊2019年22期）
陆雨林[2]（2019）在《决策者如何应对全球能源系统严重失衡》一文中研究指出核心阅读国际能源署2019年的《世界能源展望》深入探讨了当今世界能源系统的深度失衡，也试图预测今天的决策对明天能源系统的影响，并寻求一条既能满足世界能源需求，又能很好应对气候变化挑战的途径。天然气被视为解决全球能源市场深度失衡的最佳方案，可再生能(本文来源于《中国石化报》期刊2019-11-29）
王伟,岳博[3]（2019）在《中国老年人口数量预测分析》一文中研究指出进入21世纪后,我国人口老龄化问题日益显着,给我国社会保障体系带来严峻挑战。鉴于此,采用中国老年人口数据资料,基于ARIMA时间序列模型,在对中国老龄化现状深入剖析基础上,预测中国2020～2040年期间人口老龄化未来趋势。研究结果表明:我国人口老龄化问题已成为经济社会发展的瓶颈,在2030年以前我国的老年人口增速逐年增加,2030年以后增速放缓。最后,根据研究结论提出若干政策建议。(本文来源于《合作经济与科技》期刊2019年24期）
于静,张建成[4]（2019）在《基于Leslie分组人口模型对河南省城镇老龄人口的预测研究》一文中研究指出文章根据Leslie人口分组模型,预测河南省城镇老年人口发展趋势。利用Leslie差分方程计算出河南省城镇未来20年老年人口数。同时,运用MATLAB对所得数据进行叁次多项式函数拟合。最后对该模型进行评价,表明预测结果基本上符合河南省城镇的实际情况,并指出模型的不足。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2019年32期）
石先进[5]（2019）在《为何城市总体规划不能准确预测未来人口规模?——对中国城镇化经济动因的空间计量分析》一文中研究指出梳理16个城市历次城市总体规划对其未来人口规模的预测,发现近80%的样本低估了未来人口规模。因此通过构架劳动力转移模型,并使用空间计量模型分析2000-2017年间中国31个省市城镇化的经济动因,发现:第二、叁产业比重越高、市场化程度越高、城乡收入差越大、房地产占GDP比重越高、人口增长速度越高的地区,城镇化率也越高,而资本形成占GDP比重越高的地区城镇化率越低,GDP增速对城镇化率没有显着影响。基于驱动城镇化的计量结果,认为有叁方面原因导致预测人口规模失败:一是政府忽略了人口转移的经济规律,二是由于制度原因政府偏好小城镇并刻意压低人口规模,叁是苏联模式后遗症的影响。因此,在未来城市发展进程中,应结合人口转移的经济规律进行城市规模预测,继续强化市场机制建设,充分信任市场作为资源配置的主要机制,减少制度性障碍,积极调整公共资源的供给缺口,认真落实社会法治,做好公平市场竞争机制的维护者。(本文来源于《北京社会科学》期刊2019年11期）
舒振,李昱宽[6]（2019）在《队列要素法与特定年龄人群的人口预测研究——以《高安市中心城区教育设施布点规划》为例》一文中研究指出学龄人口是城市人口构成的重要一环,学龄人口的多少反映城市的教育需求的多少。对于未来的教育事业发展,对学龄人口进行科学合理的预测尤为重要。本文以江西省高安市教育设施布点规划为例,分析中心城区的学龄人口结构和变化情况,通过队列要素法预测未来学龄人口,指导幼儿园、中小学等教育设施的规模确定等。(本文来源于《四川建材》期刊2019年11期）
冯丽妃[7]（2019）在《3亿人将面临海岸洪水威胁》一文中研究指出本报讯（记者冯丽妃）到2050年，海平面上升或导致全球3亿人面临海岸洪水威胁，1.5亿人生活的区域将永久性低于海水高潮线。其中，有3000万人位于中国境内。这是10月29日发表于《自然—通讯》的一项新研究中的结论。通过考察135个国家在多种气候情景和年份(本文来源于《中国科学报》期刊2019-10-31）
王建成,蔡延光[8]（2019）在《LightGBM算法和ARIMA算法在人口流动预测应用的性能的比较》一文中研究指出人口普查是政府在各个时期获取人口资料、掌握国情国力的一种最基本的调查方法。即使在现在科技发达的社会,人口普查也是非常耗时耗力的。自中华人民共和国成立,只进行过6次全国性的人口普查。在这个数据爆炸式增长、科技快速进步的时代,通过人工智能技术并借助大数据来估算城市人口,可以节省大量的时间成本和人力消耗,能够让人口普查工作更为高效。甚至有实现对人口的实时动态预测。运用LightGBM算法和ARIMA算法分别对人口流动情况进行预测,比较两个算法在人口流动预测应用方向的准确率,得出了LightGBM算法在人口流动预测上的准确率比ARIMA算法的准确率高,同时ARIMA算法的计算时间是LightGBM算法计算时间的7至10倍,甚至更多倍数。(本文来源于《东莞理工学院学报》期刊2019年05期）
米瑞华,杨昕,冯飞[9]（2019）在《城市开发区人口分布预测及其规划价值——以西安市高新区为例》一文中研究指出人口分布预测对城市开发区等小区域产业布局、市政设施、公共服务规划等具有重要参考价值。以西安市高新技术开发区为例,使用历次人口普查、土地利用、主城区变化等数据,采用灰色理论预测人口和城区扩展,采用格网化方法绘制人口格网密度分布图,并比例推测和预判中长期人口分布变动趋势。研究发现西安高新区2020年人口分布仍较集中且密度增大,2035年人口继续向近郊区蔓延,2050年人口分布情景取决于诸多可变因素。预测结果启示开发区应通过设计混合功能区空间模式、保障基础教育资源公平布局、建立高水准的轨道交通网络、避免冒进的土地城镇化等方式实现快速持续发展。(本文来源于《西北大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
赵子铭[10]（2019）在《基于ARIMA模型的中国人口预测》一文中研究指出以我国1949—2017年人口总数为研究对象,利用时间序列方法及不同检验、最优化方法建立ARIMA模型,并用于预测2019年我国人口总数.通过AIC系数比较、白噪声检验,可以认为ARIMA(1,2,1)模型能够较好拟合我国成立至今的人口趋势.结果显示:我国人口数在1949年起不断攀升,并仍将在未来保持稳定的增速扩张;预测我国2019年及2020年的人口总数分别为140453.6048、141162.1572万人.(本文来源于《赤峰学院学报(自然科学版)》期刊2019年09期）
人口预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
核心阅读国际能源署2019年的《世界能源展望》深入探讨了当今世界能源系统的深度失衡，也试图预测今天的决策对明天能源系统的影响，并寻求一条既能满足世界能源需求，又能很好应对气候变化挑战的途径。天然气被视为解决全球能源市场深度失衡的最佳方案，可再生能
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
人口预测论文参考文献
[1].张军芳,张利民,安达.基于灰色关联度和BP神经网络的全国人口预测研究[J].农村经济与科技.2019
[2].陆雨林.决策者如何应对全球能源系统严重失衡[N].中国石化报.2019
[3].王伟,岳博.中国老年人口数量预测分析[J].合作经济与科技.2019
[4].于静,张建成.基于Leslie分组人口模型对河南省城镇老龄人口的预测研究[J].科技创新与应用.2019
[5].石先进.为何城市总体规划不能准确预测未来人口规模?——对中国城镇化经济动因的空间计量分析[J].北京社会科学.2019
[6].舒振,李昱宽.队列要素法与特定年龄人群的人口预测研究——以《高安市中心城区教育设施布点规划》为例[J].四川建材.2019
[7].冯丽妃.3亿人将面临海岸洪水威胁[N].中国科学报.2019
[8].王建成,蔡延光.LightGBM算法和ARIMA算法在人口流动预测应用的性能的比较[J].东莞理工学院学报.2019
[9].米瑞华,杨昕,冯飞.城市开发区人口分布预测及其规划价值——以西安市高新区为例[J].西北大学学报(自然科学版).2019
[10].赵子铭.基于ARIMA模型的中国人口预测[J].赤峰学院学报(自然科学版).2019
论文知识图
