人口預測常用方法適用條件

Ⅰ 城鄉規劃的人口預測，到底要怎麼做

1、趨勢法：根據過去人口數量的統計數據，並假設今後人口的變化趨勢仍按同樣的函數曲線發展，即可估算未來人口的數量。常用的人口發展函數有：幾何發展函數、指數發展函數、修正指數發展函數、勞捷斯蒂曲線、岡培茲曲線。這類方法的特點是利用某一確定的數學函數為基礎，因此又稱數學方法。

2、因子分析法：這是現代廣泛應用的一種預測法。它要求所研究的人口具有較詳細的統計數據，如按年齡和性別的人口數、生育率、死亡率等方面的資料。在進行城鄉人口預測和地區性人口預測時，還需要取得人口遷移的有關信息。根據這些數據，可對生育率、死亡率未來的變化作出估計，進一步預測人口數量和結構的變化。

因子分析法所使用的數學模型可以是確定型的，也可以是概率型的，並可結合特殊需要進行預測計算，如經濟人口預測、人才預測等。人口預測模型可以是連續型的，也可以是離散型的。一般為了便於在電子計算機上運行並與人口統計的口徑相一致，往往採用離散型的人口預測模型。

人口預測模型

人口預測模型的建立過程中，主要考慮兩方面問題：一方面是人口預測參數的選擇和假定。即，在諸多影響人口發展的因素中，選出具有代表性的，對人口發展趨勢起重要影響作用的參數。如出生、死亡、遷移等。並充分考慮各種參數隨時間變化的規律，對參數變化給出盡可能准確的假定。這一步是建立好人口預測模型的關鍵。

另一方面，確立人口發展的數學模型，即通過對過去人口發展變化的歷史進行分析，以及對人口轉變較快的地區或國家的經歷進行研究，從中發現人口發展過程的內在規律，最終以數學模型反映出來。

Ⅱ 城市總體規劃中人口預測都有什麼方法具體的方法是什麼

請朋友參閱網路
城市規劃中的人口預測方法綜述
http://wenku..com/view/9faf5bc758f5f61fb7366643.html

Ⅲ __人口公式

有兩個公式。
人口預計的公式：具體計算公式有兩種。第一種是按自然增長率進行預測，計算公式為：Mn=Mo×（1+V）^n，式中：Mn—第n年預測期人口數。Mo—為基期人口數。V—人口自然增長率。n—年數。第二種是按人口的出生率與死亡率進行預測，計算公式為：Mt=W×R，Md=Mo×K，M=Mo+Mt_Md。式中：Mt—本期出生人數。W—育齡婦女人數。R—育齡婦女生育率。Md—本期死亡人數。Mo—期初人數。K—死亡率。M—期末人數。
人口預測法是指對人口的數量或結構進行預測的方法。

Ⅳ 規劃人口採取什麼方法預測

1、一般預測方法
城鎮人口是指城市、建制鎮建成區范圍內常住人口。常住人口指實際居住在某地區一定時間（指半年以上）的人口，包括：除離開本地半年以上（不包括在國外工作或學習的人）的全部常住本地的戶籍人口；戶口在外地，但在本地居住半年以上者，或離開戶口地半
年以上而調查時在本地居住的人口；調查時居住在本地，但在任何地方都沒有登記常住戶口，如手持戶口遷移證、出生證、退伍證、勞改勞教釋放證等尚未辦理常住戶口的人。無常住人口數據時，可用戶籍人口加暫住半年以上人口口徑的方式處理。鄉村人口是指村莊、集鎮常住人口。非戶籍常住人口中農村戶籍務工人口比例較大的城市，預測城鎮人口規模時，應根據地方實際，將該部分人口按一定比例進行折算。折算系數一般取0.7。計算公式如下：PC＝Pc－Pn（1－Kc）
式中：
PC——規劃目標年城鎮人口（人）
Pc——按常住人口口徑預測的城鎮人口（人）
Pn——預測的農村戶籍務工人口規模（人）
Kc——城鎮人口折算系數
2、外出務工較多的鄉村人口預測
外出務工較多的鄉村地區人口預測，應將外出務工人員按一定系數折算。折算系數一般取0.6。計算公式如下：
PR＝Pr－Pw（1－Kr）
PR——規劃目標年鄉村人口（人）
Pr——預測的農村戶籍規模（人）
Pw——預測的外出務工人口（人）
Kr——鄉村人口折算系數
二、農用地需求預測
耕地需求預測應結合現行規劃實施評價結果，考慮人口發展、糧食生產能力、社會保障功能等，分析規劃期間耕地增減因素予以確定。
園地、林地、草地的需求預測可根據農產品的產能目標和單產水平預測。對相關規劃已明確提出產能目標的，可直接採用作為預測的依據；對相關規劃沒有明確的，應根據城鄉居民消費需求的發展變化確定產能目標。
三、建設用地需求預測
城鎮用地和農村居民點用地的需求預測，可根據未來人口和人均用地計算相應的用地需求。城鎮人口規模一般按常住人口口徑預測，農村人口規模一般按戶籍口徑預測，對同時納入城鎮常住人口和農村戶籍人口預測的農村進城務工人口，在計算城鎮和農村人口規模時，城鎮按0.5-0.7，農村按0.7分別折算。人均用地應在現狀水平的基礎上，依據國家標准或省級政府規定，綜合考慮未來人口規模、產業結構、居住出行方式等對集約用地的影響確定；
工礦用地的需求預測可根據產業發展規模和產均用地計算未來用地的需求。

Ⅳ 城市人口預測的其它預測方法

馬爾薩斯(Malthus)模型:Malthus 人口增長模型為: P( t) = P( t0) er ( t - t0)。式中， P( t) t 年預測人口數， P( t0)為基期年人口數， r 為人口年增長率 。顯然，這個模型不是很精確，因為它忽略了有限的生存資源及空間、 生產力水平、 文化水平、 傳統意識等對出生率有重要影響的因素，簡單假定了與出生率有的時間是常量，所以有必要修正此模型。當然，若考慮因素過多，對所考慮因素的量化較復雜，則模型也就會十分復雜，使求解及分析模型極為困難甚至不可能，這樣的模型將失去意義。因此，必須精練地選取所考慮因素，並對諸因素做盡可能簡潔的數量化。在人口基數小，增長速度快的情況下運用馬爾薩斯(Malthus)模型一般比較合適。Logistic曲線模型:按指數增長公式推算出的人口增長過快，數量過大，不符合實際，人口不可能無限地按指數增長。一般地，隨人口總量的增長，口增長率往往會逐漸下降。在人口指數模型的基礎上增加一個與人口總量有關的衰減項，並對新得到的微分方程進行求解得到: Pt = Pm/ (1 + ea + bt)，這一曲線被稱之為ogistic曲線， a、b、Pm 為特定系數。這一公式考慮到人口總數增長的有限性，且提出了人口總數增長的規律即隨著人口總數的增長，人口增長率逐漸下降。
缺點在於時間較長，人口數據變化大，式中參數值必然變化大，因此誤差較大且不穩定。系統動力學方法:系統動力學的模型是按照系統動力學理論建立起來的數學模型，它採用專用語言，藉助計算機進行系統模擬，並通過運行得出由多項指標組合而成的預測值後，根據需要與可能選擇最優的預測值和相應的實施方案。系統動力學法是研究系統的動態行為和評價系統採用各種不同策略所產生的行動效果的行之有效的方法。它是預測人口的長期趨勢、 確定人口政策定性與定量相結合最先進的模擬實驗技術，但也有缺點和困難之處。主要表現在: ① 分析問題、收集資料、 建立模型和求證的過程都要消耗一定的財力、 物力和人力，還需要佔用大量的計算機工作時間。② 建模人的專業水平直接影響到模型的質量和結果。由於人們對系統的基本結構缺乏足夠的了解，在建模過程中對系統的結構往往會做一些簡單化的假設。③很難驗證預測結果的真實性，因為建模者的主導思想和諸多變數都是影響預測結果的，而這些影響因素的正確性需經過實踐才能得到驗證。人工神經網路預測法:人工神經網路理論是一種人工智慧理論，它力圖模擬人腦的一些基本特徵，可以進行並行計算、 分布式信息存儲，具有很強的自適應性和自組織性。人工神經網路預測法特別是能處理任意類數據，這是其它傳統方法所無法比擬的。它通過不斷的學習，能夠從未知模式的大量復雜數據中發現其規律，進行模擬、預測。
20 世紀80 年代以來，人們利用人工神經網路進行非線性復雜系統模擬一直是一種非常有效的手段，就方法和原理的本身來看是非常科學合理的。但是要使預測的結果合理可靠，因素的選取、 隱含層的設計、 原始數據選擇的可靠性都將對預測產生極大的影響。

Ⅵ 城市人口預測的現代預測方法

常用人口預測方法及評價 移動平均法是在算術平均法基礎上發展起來的一種預測方法。移動平均法是將一定歷史時期的人口規模數據，根據近期數據對預測值影響較大，而遠期數據對預測值影響較小的事實，把平均數逐期移動。移動平均法分為一次移動平均預測法和二次移動平均預測法。二次移動平均預測法是在經過一次移動平均形成新序列的基礎上再做一次移動平均，利用移動平均滯後偏差的規律建立直線趨勢預測模型。其中: ① 一次移動平均數法的計算公式為:Mt(1)= ( Yt+ Yt - 1 + …+ Yt - n + 1) / N。式中， Mt(1)為第t 周期的一次移動平均數，Yt 為第t 周期的人口數據， N 為計算移動平均數所選周期個數。一般而言，如果實際數據沒有明顯的周期變化和趨勢變化，則可用Mt(1)作為t+ 1周期預測值[4 ]。② 二次移動平均數法。計算t 周期二次移動平均數的計算公式為:Mt(2)= ( Mt(1)+M(1)t - 1 + …+ M(1)t - n + 1) / N。在此基礎上可建立的線性模型為:Yt + T = a + bT。式中， t 為當前時期數; T為由當前時期數t 到預測期的時期數，即t 以後模型外推的時間; Yt + T為第t + T期的預測值; a 為截距; b 為斜率; a、b又稱為平滑系數。根據移動平均值可得截距和斜率的計算公式為 : a = 2Mt(1)- Mt(2); 2/ ( N-1) ] ×[ Mt(1)- Mt(2)]。
一次移動平均數法適用於實際數據沒有明顯周期變化和趨勢變化的情況。二次移動平均數法補充了一次移動平均數法的不足。在實際應用移動平均法時，移動平均項數N 的選擇十分關鍵，它取決於預測目標和實際數據的變化規律。如果N 值(周期)選擇較大，則預測的結果較小;反之，預測值較大。在選擇N 值時，要通過多個N 值進行試算比較而定，哪個N 值引起的預測誤差小就採用哪個。與該種預測方法接近的還有指數平滑預測法、 移動平均法和指數平滑法適用於歷史人口數據較少，人口發展趨勢與過去相同的情形下的人口預測。 :灰色系統理論把受眾多因素影響而又無法確定那些復雜關系的量，稱為 「灰色量」。對灰色量進行預測，不必拼湊一堆數據不準確關系不清、 變化不明的參數，而是從自身的時間序列中尋找有用信息建立和利用模型，發現和認識內在規律並進行預測。灰色系統預測模型是通過時序數據累加的生成模塊建立起來的，濾去原始序列中可能混入的隨機量，從上下波動的時間序列中尋找某種隱含的規律性。在城市規劃中通常採用最簡單的灰色模型G M(1 ，1)來進行人口預測。設有原始數列:x(0)= X(0)(1) ，x(0)(2) ， … x(0)(n) ，X對x(0做一次累加，生成數列: x(1)= x(1)(1)，x(1)(2) ， … x(1)(n) 。式中，x(1)(i) = ∑ij = 1x(0)(j) ，i = 1 ，2 ，3 …n。G M(1 ，1)模型的計算公式為: x(1)( t +1) = (1 - ea) ( x(0)(1) -ua) e- at。式中， au 為待估價的參數。 灰色預測最大的特點在於不必追求大量歷史數據，也不苛求它的典型分布，而是對已掌握的部分信息進行合理的技術處理，通過建立模型在更高的層次上對系統動態過程進行科學的描述，甚至利用幾個數據即可建模進行預測。因此，當人口發展規律呈非線性、 無規律可循或資料不全的情況下可用此方法進行預測。

Ⅶ 不同人口預測模型有什麼區別，分別在什麼條件下使用呢

灰色預測模型GM(1，1)的修正吳強(中國人民解放軍長沙工程兵學院數學教研室，長沙，)摘要應用樣條函數對灰色預測模型GM(1，1)的殘差序列進行插值，將插值後的殘差表示式作用於微分動態模型，用最小二乘法則進行參數辨識，從而建立殘差的時。

Ⅷ 城市總體規劃人口規模預測時應考慮哪些因素

需要考慮技術角度和政治角度兩方面因素。
技術角度包括人口增長與經濟增長速度之間關系的合理性、本規劃人口與上位規劃所確定增長水平之間的協調關系等。
政治角度包括考慮地方對人口和用地規模的發展訴求（肯定有不合理之處但是必須加以重視），也要考慮到上級主管部門進行技術論證時能確保不被卡住。
最後確定的人口肯定是多輪次和多方協調的結果。

Ⅸ 人口預測的人口推測方法

趨勢法：根據過去人口數量的統計數據，並假設今後人口的變化趨勢仍按同樣的函數曲線發展，即可估算未來人口的數量。常用的人口發展函數有：幾何發展函數、指數發展函數、修正指數發展函數、勞捷斯蒂曲線、岡培茲曲線。這類方法的特點是利用某一確定的數學函數為基礎，因此又稱數學方法。
因子分析法：這是現代廣泛應用的一種預測法。它要求所研究的人口具有較詳細的統計數據，如按年齡和性別的人口數、生育率、死亡率等方面的資料。在進行城鄉人口預測和地區性人口預測時，還需要取得人口遷移的有關信息。根據這些數據，可對生育率、死亡率未來的變化作出估計，進一步預測人口數量和結構的變化。因子分析法所使用的數學模型可以是確定型的，也可以是概率型的，並可結合特殊需要進行預測計算，如經濟人口預測、人才預測等。人口預測模型可以是連續型的，也可以是離散型的。一般為了便於在電子計算機上運行並與人口統計的口徑相一致，往往採用離散型的人口預測模型。

Ⅹ 現在編制城市規劃時最好的人口預測方法是什麼

沒有什麼最好的方法的。要看具體要預測的地區確定。
如果是常年經濟社會發展和人口變動較為穩定，而且沒有什麼比較突然的外部條件刺激的區域，可以用各種數學模型進行趨勢外推，人口數量直接趨勢外推，經濟發展趨勢外推然後推導人口數量，或者用多種因素推導人口增長趨勢等等。
如果遇到規劃期內有可預見的重大環境變化，或者刺激因素的，不適合用趨勢外推法。可以採用情景分析類比，找一些發展背景和刺激要素相似的較為成熟的區域的現有規模或者發展軌跡與目標地區進行類比來預測目標地區的發展趨勢。