基于灰色预测和径向基网络的人口预测研究

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英文篇名：Research on Population Prediction Based on Grey Prediction and Radial Basis Function Network 作者：徐丽丽 ; 李洪 ; 李劲 英文作者：XU Li-li;LI Hong;LI Jin;Quality Development Institution,Kunming University of Science and Technology; 关键词：灰色预测 ; 径向基网络 ; 组合预测模型 英文关键词：Grey prediction;;RBF neural network;;Combination forecasting methodology 中文刊名：JSJA 英文刊名：Computer Science 机构：昆明理工大学质量发展研究院; 出版日期：2019-06-15 出版单位：计算机科学 年：2019 期：v.46 语种：中文; 页：JSJA2019S1093 页数：5 CN：S1 ISSN：50-1075/TP 分类号：441-445

摘要

针对经济增长和社会稳定的问题,对人口进行准确预测是极其重要的。因此,文中利用山东省历年的人口总数分别构建了灰色预测模型和径向基网络模型,对1995-2014年共20年的人口总量进行仿真模拟;并且针对单一模型的局限性问题,还利用标准差法对其预测结果进行了权重的重分配,并在其基础上构建了组合模型。结果表明:相对于灰色模型和径向基网络模型而言,组合预测模型的精度较高,并对2015-2025年间的人口总量利用组合模型进行了短期预测。
        For the problem of economic growth and social stability,it is extremely important to accurately predict the population.Therefore,this paper used the total population of Shandong Province over the years to construct a gray prediction model and a radial basis network model,respectively,to simulate the total population of 20 years from 1995 to 2014.And for the limitation of the single model,this paper also used the standard deviation method to redistribute the weights of its forecast results,and built a combination model on the basis of it.The results show that the accuracy of the combined forecasting model is higher than that of the grey model and the radial basis network model,and a short-term forecast of the total population between 2015 and 2025 is made by using the combined forecasting model.

引文

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