基于灰色预测和神经网络的人口预测

作     者：赖红松 祝国瑞 董品杰 

作者机构：温州市国土资源局中国浙江温州325027 武汉大学资源与环境科学学院中国湖北武汉430079 

出 版 物：《经济地理》 (Economic Geography)

年 卷 期：2004年第24卷第2期

页      面：197-201页

核心收录：

学科分类：0303[法学-社会学] 03[法学] 030302[法学-人口学] 

主　　题：人口预测 灰色预测GM(1,1)模型 人口规模 前馈神经网络模型 FNN模型 递归网络模型 RNN模型 

摘      要：人口预测是土地利用总体规划的重要基础工作。未来人口规模是土地利用总体规划中确定各类土地需求量控制性指标,调整土地利用结构,实现土地供需平衡,解决人地矛盾的重要依据。人口预测是否科学准确,直接关系到总体规划方案是否合理和实用。利用灰色预测建模所需信息少、方法简单的特点和神经网络具有较强的非线性映射能力的特性,提出一种基于灰色预测和神经网络的人口预测方法。首先对人口规模的NARMA(p,q)的递归网络模型进行一步预测及其灰色预测GM(1,1)等维新息模型预测,然后再用前馈神经网络对GM(1,1)模型和递归网络模型的预测值进行组合预测以作为其最终的预测值。以温州市为例,对其总人口进行了试验预测。结果表明:NARMA(p,q)递归网络模型比GM(1,1)模型具有更高的预测精度,而FNN模型的组合预测效果优于其它单一预测模型。