人口预测模型

随着互联网在商业中的广泛应用,在企业内部作为数据管理的计算机往往成为逃避内部控制的工具,经济资源中智能因素的认定将比无形资产更加困难.在企业外部,由于“媒体空间”的扩大,信息传播、处理和反馈的速度大大

灰色预测模型蛛网模型层次分析法熵权法Leslie模型标准化/归一化神经网络蒙特卡洛算法01型整数规划模型遗传算法模板

灰色系统预测数量,线性回归预测结构

把数据改一下应该就行了clcclearx0=[18271729.314311231.71109.9768.2792.9805.8];%道路交通事故财产损失原始数据fori=2:8x1(1)=x0(1)

两个模型都拟合的很好,首先可以比较一下解释量R方,一般R方较大的比较好；另外还应考虑实际规律以及专业常识,比如说三次方模型的因变量和自变量是正相关关系,但实际上你所观察的变量之间应该是负相关关系,这就

年出生人口死亡人口增加人口总人口老龄率（%）200916159436721334748.28201015909606311341058.43201115999816181347238.63201215

这种问题一般都是用微分方程或差分方程来预测的.比如传染病模型,经济增长模型,人口模型等.推荐你去看姜启源的《数学模型》如果有历年参赛人数的数据也可用时间序列分析,灰色理论和神经网络来预测未来的参赛人数

你的是什么数据,截面数据还是时序数据,预测后面几个?预测之前要先扩大样本量.假如你总共有70个数据,都是截面数据,要预测后面三期即在命令窗口中输入expand173回车你应该是用最小二乘法估计的吧,假

用做模型,好像很合适

手工算太麻烦,而且容易出错,其实你在建模是应该用d(x),不需要再定义dx=d(x),利用后者建模作为被解释变量则模型的预测就只针对一阶差分的序列而不是原序列预测.利用前者建模作为被解释变量则模型的预

初次估计可以使用lsycx命令根据结果看模型有没有存在异方差、自相关等问题然后做出调整预测方面根据最终结果即可得到.再问：估计参数时将数据代入操作可得一个结果但大家所谓的模拟几十次是怎么回事？不就这一

functionN=ymlogistic(beta,t)%在当前文件夹下保存为ymlogistic.m文件a=beta(1);b=beta(2);N=a*exp(b*t);%%%%%%%%%%%%%%

自己结合实际研究一下嘛

要掌握目前分年龄性别人口数,分年龄性别死亡率,育龄妇女分年龄生育率,出生人口性别比,未来的出生死亡率性别比趋势

呵呵你是?再问：我是管院的，你不一定认识再答：呵呵我也是管院的你是哪个专业啊再问：会计再答：我也是你会计啊

灰色预测模型为GM(1,1)灰参数a和u的值：a=-0.0323252892223847u=14042.3315313962原始序列预测值：132051470515188156871620316735

短期人口预测可以用灰色预测模型,中长期的可以用拟合地方法.拟合中的数据处理用excel就可以搞定了.祝你好运.

首先,如果你的样本期到2010年,而你又要预测到2015年,你输入Eviews中的样本期应该到2015年.再次,你求系数建立模型的样本期要到2010年,预测的时候下面的扩展样本为“20112015”,

我们假设美国的人口满足函数关系x=f(t),f(t)=eXP(a+bt),a,b为待定常数,根据最小二乘拟合的原理,a,b是函数的最小值点.其中xi是ti时刻美国的人口数.

马尔可夫链,因安德烈·马尔可夫（A.A.Markov,1856－1922）得名,是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程.该过程中,在给定当前知识或信息的情况下,过去（即当期以前的历史状态）对于预测