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马尔萨斯(人口指数增长模型): 基本假设:人口净相对增长率为常数, (1) 求解得: 改进: 原理:人口的增长率不是常数,它是随时间而变化的。 , (2)其中,为常数。求解得:进一步改进: 原理:对于求人口增长率对于时间的函数,改进的方法是利用两年的增长率求取,从而确定出随时间变化的人口增长率函数,进一步改进的方法改进求人口增长率函数,从而求得更精确的人口增长函数。, (3) 其中,为常数。求解得:数据分析(预测2000年人口数量)的比较:查得以下数据:人口普查日期人数年增长率1935.06.30601,938,0351964.06.30723,070,2691982.06.3010.3188亿2.101990.07.0111.3368亿1.482000.11.0112.9533亿1.07%2011.11.011,370,536,8750.57%应用马尔萨斯(人口指数增长模型):假设人口的增长率保持不变,1990年7月1日我国人口总数为11.3368亿,人口平均增长率为14.8.那么2000年我国的人口数量将达到13.45亿。将 代入到(1)式得(亿)应用改进模型:假设人口的增长率它是随时间而变化的,并且,用第四次人口普查结果(1990年)和第五次人口普查结果(2000年),取,由得方程组 , (4)求解方程组(4)得。以1990年人口普查数据为依据,来预测2000年的人口值,其中亿,则.应用进一步改进模型: 对于求人口增长率对于时间的函数,进一步改进的方法是利用拟合的方法,利用已知的第四次人口普查结果(1990年)和第五次人口普查结果(2000年),由得: , (5)求解方程式(5)得A=0.0148,B=0.000041.以1990年人口普查数据为依据,来预测2000年的人口值,其中亿,则很明显,这里的值比前一个方法误差更小。 图一图一向我们展示了用最优的方法最符合实际情况。附录:比较其他年份值的值:年份198219831984198519861987198819891990指数型10.070910.221110.373510.528210.685110.844511.006111.170311.3368改进9.939710.118910.297210.474310.650210.824510.997111.168011.3368最优10.141710.269110.404210.546210.694510.848511.007411.170411.3368真实10.318811.3368年份1991199219931994199519961997199819992000指数型11.505811.677411.851512.028212.207512.389612.574312.761812.952013.1452改进11.503511.667811.829611.988812.145112.298512.448612.595412.738812.8784最优11.505711.676111.847112.017712.186712.353012.515512.672812.823612.9667真实(网上获取)12.9533附录:在matlab中变成如下t=1982:2000;n1=11.3368*exp(0.0148*(t-1990)-1/3*0.000041*(t.3-1990.3)+0.000041*1990*(t.2-1990.*t)plot(t,n1,r)hold onn2=11.3368*exp(0.0148*(t-1990)-0.5*0.00041*(t-1990).2)plot(t,n2,b)hold onn3=11.3368*exp(0.0148*(t-1990)plot(t,n3,g)legend(最优,优化,指数型)结果如下:(可列表进行比较)n1 = Columns 1 through 9 10.1417 10.2691 10.4042 10.5462 10.6945 10.8485 11.0074 11.1704 11.3368 Columns 10 through 18 11.5057 11.6761 11.8471 12.0177 12.1867 12.3530 12.5155 12.6728 12.8236 Column 19 12.9667n2 = Columns 1 through 9 9.9397 10.1189 10.2972 10.4743 10.6502 10.8245 10.9971 11.1680 11.3368 Columns 10 through 18 11.5035 11.6678 11.8296 11.9888 12.1451 12.2985 12.4486 12.5954 12.7388 Column 19 12.8784n3 = Columns 1 through 9 10.0709 10.2211 10.3735 10.5282 10.6851 10.8445 11.0061 11.1703 11.3368
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