人口预测常用方法适用条件

Ⅰ 城乡规划的人口预测，到底要怎么做

1、趋势法：根据过去人口数量的统计数据，并假设今后人口的变化趋势仍按同样的函数曲线发展，即可估算未来人口的数量。常用的人口发展函数有：几何发展函数、指数发展函数、修正指数发展函数、劳捷斯蒂曲线、冈培兹曲线。这类方法的特点是利用某一确定的数学函数为基础，因此又称数学方法。

2、因子分析法：这是现代广泛应用的一种预测法。它要求所研究的人口具有较详细的统计数据，如按年龄和性别的人口数、生育率、死亡率等方面的资料。在进行城乡人口预测和地区性人口预测时，还需要取得人口迁移的有关信息。根据这些数据，可对生育率、死亡率未来的变化作出估计，进一步预测人口数量和结构的变化。

因子分析法所使用的数学模型可以是确定型的，也可以是概率型的，并可结合特殊需要进行预测计算，如经济人口预测、人才预测等。人口预测模型可以是连续型的，也可以是离散型的。一般为了便于在电子计算机上运行并与人口统计的口径相一致，往往采用离散型的人口预测模型。

人口预测模型

人口预测模型的建立过程中，主要考虑两方面问题：一方面是人口预测参数的选择和假定。即，在诸多影响人口发展的因素中，选出具有代表性的，对人口发展趋势起重要影响作用的参数。如出生、死亡、迁移等。并充分考虑各种参数随时间变化的规律，对参数变化给出尽可能准确的假定。这一步是建立好人口预测模型的关键。

另一方面，确立人口发展的数学模型，即通过对过去人口发展变化的历史进行分析，以及对人口转变较快的地区或国家的经历进行研究，从中发现人口发展过程的内在规律，最终以数学模型反映出来。

Ⅱ 城市总体规划中人口预测都有什么方法具体的方法是什么

请朋友参阅网络
城市规划中的人口预测方法综述
http://wenku..com/view/9faf5bc758f5f61fb7366643.html

Ⅲ __人口公式

有两个公式。
人口预计的公式：具体计算公式有两种。第一种是按自然增长率进行预测，计算公式为：Mn=Mo×（1+V）^n，式中：Mn—第n年预测期人口数。Mo—为基期人口数。V—人口自然增长率。n—年数。第二种是按人口的出生率与死亡率进行预测，计算公式为：Mt=W×R，Md=Mo×K，M=Mo+Mt_Md。式中：Mt—本期出生人数。W—育龄妇女人数。R—育龄妇女生育率。Md—本期死亡人数。Mo—期初人数。K—死亡率。M—期末人数。
人口预测法是指对人口的数量或结构进行预测的方法。

Ⅳ 规划人口采取什么方法预测

1、一般预测方法
城镇人口是指城市、建制镇建成区范围内常住人口。常住人口指实际居住在某地区一定时间（指半年以上）的人口，包括：除离开本地半年以上（不包括在国外工作或学习的人）的全部常住本地的户籍人口；户口在外地，但在本地居住半年以上者，或离开户口地半
年以上而调查时在本地居住的人口；调查时居住在本地，但在任何地方都没有登记常住户口，如手持户口迁移证、出生证、退伍证、劳改劳教释放证等尚未办理常住户口的人。无常住人口数据时，可用户籍人口加暂住半年以上人口口径的方式处理。乡村人口是指村庄、集镇常住人口。非户籍常住人口中农村户籍务工人口比例较大的城市，预测城镇人口规模时，应根据地方实际，将该部分人口按一定比例进行折算。折算系数一般取0.7。计算公式如下：PC＝Pc－Pn（1－Kc）
式中：
PC——规划目标年城镇人口（人）
Pc——按常住人口口径预测的城镇人口（人）
Pn——预测的农村户籍务工人口规模（人）
Kc——城镇人口折算系数
2、外出务工较多的乡村人口预测
外出务工较多的乡村地区人口预测，应将外出务工人员按一定系数折算。折算系数一般取0.6。计算公式如下：
PR＝Pr－Pw（1－Kr）
PR——规划目标年乡村人口（人）
Pr——预测的农村户籍规模（人）
Pw——预测的外出务工人口（人）
Kr——乡村人口折算系数
二、农用地需求预测
耕地需求预测应结合现行规划实施评价结果，考虑人口发展、粮食生产能力、社会保障功能等，分析规划期间耕地增减因素予以确定。
园地、林地、草地的需求预测可根据农产品的产能目标和单产水平预测。对相关规划已明确提出产能目标的，可直接采用作为预测的依据；对相关规划没有明确的，应根据城乡居民消费需求的发展变化确定产能目标。
三、建设用地需求预测
城镇用地和农村居民点用地的需求预测，可根据未来人口和人均用地计算相应的用地需求。城镇人口规模一般按常住人口口径预测，农村人口规模一般按户籍口径预测，对同时纳入城镇常住人口和农村户籍人口预测的农村进城务工人口，在计算城镇和农村人口规模时，城镇按0.5-0.7，农村按0.7分别折算。人均用地应在现状水平的基础上，依据国家标准或省级政府规定，综合考虑未来人口规模、产业结构、居住出行方式等对集约用地的影响确定；
工矿用地的需求预测可根据产业发展规模和产均用地计算未来用地的需求。

Ⅳ 城市人口预测的其它预测方法

马尔萨斯(Malthus)模型:Malthus 人口增长模型为: P( t) = P( t0) er ( t - t0)。式中， P( t) t 年预测人口数， P( t0)为基期年人口数， r 为人口年增长率 。显然，这个模型不是很精确，因为它忽略了有限的生存资源及空间、 生产力水平、 文化水平、 传统意识等对出生率有重要影响的因素，简单假定了与出生率有的时间是常量，所以有必要修正此模型。当然，若考虑因素过多，对所考虑因素的量化较复杂，则模型也就会十分复杂，使求解及分析模型极为困难甚至不可能，这样的模型将失去意义。因此，必须精练地选取所考虑因素，并对诸因素做尽可能简洁的数量化。在人口基数小，增长速度快的情况下运用马尔萨斯(Malthus)模型一般比较合适。Logistic曲线模型:按指数增长公式推算出的人口增长过快，数量过大，不符合实际，人口不可能无限地按指数增长。一般地，随人口总量的增长，口增长率往往会逐渐下降。在人口指数模型的基础上增加一个与人口总量有关的衰减项，并对新得到的微分方程进行求解得到: Pt = Pm/ (1 + ea + bt)，这一曲线被称之为ogistic曲线， a、b、Pm 为特定系数。这一公式考虑到人口总数增长的有限性，且提出了人口总数增长的规律即随着人口总数的增长，人口增长率逐渐下降。
缺点在于时间较长，人口数据变化大，式中参数值必然变化大，因此误差较大且不稳定。系统动力学方法:系统动力学的模型是按照系统动力学理论建立起来的数学模型，它采用专用语言，借助计算机进行系统模拟，并通过运行得出由多项指标组合而成的预测值后，根据需要与可能选择最优的预测值和相应的实施方案。系统动力学法是研究系统的动态行为和评价系统采用各种不同策略所产生的行动效果的行之有效的方法。它是预测人口的长期趋势、 确定人口政策定性与定量相结合最先进的模拟实验技术，但也有缺点和困难之处。主要表现在: ① 分析问题、收集资料、 建立模型和求证的过程都要消耗一定的财力、 物力和人力，还需要占用大量的计算机工作时间。② 建模人的专业水平直接影响到模型的质量和结果。由于人们对系统的基本结构缺乏足够的了解，在建模过程中对系统的结构往往会做一些简单化的假设。③很难验证预测结果的真实性，因为建模者的主导思想和诸多变量都是影响预测结果的，而这些影响因素的正确性需经过实践才能得到验证。人工神经网络预测法:人工神经网络理论是一种人工智能理论，它力图模拟人脑的一些基本特征，可以进行并行计算、 分布式信息存储，具有很强的自适应性和自组织性。人工神经网络预测法特别是能处理任意类数据，这是其它传统方法所无法比拟的。它通过不断的学习，能够从未知模式的大量复杂数据中发现其规律，进行模拟、预测。
20 世纪80 年代以来，人们利用人工神经网络进行非线性复杂系统模拟一直是一种非常有效的手段，就方法和原理的本身来看是非常科学合理的。但是要使预测的结果合理可靠，因素的选取、 隐含层的设计、 原始数据选择的可靠性都将对预测产生极大的影响。

Ⅵ 城市人口预测的现代预测方法

常用人口预测方法及评价 移动平均法是在算术平均法基础上发展起来的一种预测方法。移动平均法是将一定历史时期的人口规模数据，根据近期数据对预测值影响较大，而远期数据对预测值影响较小的事实，把平均数逐期移动。移动平均法分为一次移动平均预测法和二次移动平均预测法。二次移动平均预测法是在经过一次移动平均形成新序列的基础上再做一次移动平均，利用移动平均滞后偏差的规律建立直线趋势预测模型。其中: ① 一次移动平均数法的计算公式为:Mt(1)= ( Yt+ Yt - 1 + …+ Yt - n + 1) / N。式中， Mt(1)为第t 周期的一次移动平均数，Yt 为第t 周期的人口数据， N 为计算移动平均数所选周期个数。一般而言，如果实际数据没有明显的周期变化和趋势变化，则可用Mt(1)作为t+ 1周期预测值[4 ]。② 二次移动平均数法。计算t 周期二次移动平均数的计算公式为:Mt(2)= ( Mt(1)+M(1)t - 1 + …+ M(1)t - n + 1) / N。在此基础上可建立的线性模型为:Yt + T = a + bT。式中， t 为当前时期数; T为由当前时期数t 到预测期的时期数，即t 以后模型外推的时间; Yt + T为第t + T期的预测值; a 为截距; b 为斜率; a、b又称为平滑系数。根据移动平均值可得截距和斜率的计算公式为 : a = 2Mt(1)- Mt(2); 2/ ( N-1) ] ×[ Mt(1)- Mt(2)]。
一次移动平均数法适用于实际数据没有明显周期变化和趋势变化的情况。二次移动平均数法补充了一次移动平均数法的不足。在实际应用移动平均法时，移动平均项数N 的选择十分关键，它取决于预测目标和实际数据的变化规律。如果N 值(周期)选择较大，则预测的结果较小;反之，预测值较大。在选择N 值时，要通过多个N 值进行试算比较而定，哪个N 值引起的预测误差小就采用哪个。与该种预测方法接近的还有指数平滑预测法、 移动平均法和指数平滑法适用于历史人口数据较少，人口发展趋势与过去相同的情形下的人口预测。 :灰色系统理论把受众多因素影响而又无法确定那些复杂关系的量，称为 “灰色量”。对灰色量进行预测，不必拼凑一堆数据不准确关系不清、 变化不明的参数，而是从自身的时间序列中寻找有用信息建立和利用模型，发现和认识内在规律并进行预测。灰色系统预测模型是通过时序数据累加的生成模块建立起来的，滤去原始序列中可能混入的随机量，从上下波动的时间序列中寻找某种隐含的规律性。在城市规划中通常采用最简单的灰色模型G M(1 ，1)来进行人口预测。设有原始数列:x(0)= X(0)(1) ，x(0)(2) ， … x(0)(n) ，X对x(0做一次累加，生成数列: 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)模型的计算公式为: x(1)( t +1) = (1 - ea) ( x(0)(1) -ua) e- at。式中， au 为待估价的参数。 灰色预测最大的特点在于不必追求大量历史数据，也不苛求它的典型分布，而是对已掌握的部分信息进行合理的技术处理，通过建立模型在更高的层次上对系统动态过程进行科学的描述，甚至利用几个数据即可建模进行预测。因此，当人口发展规律呈非线性、 无规律可循或资料不全的情况下可用此方法进行预测。

Ⅶ 不同人口预测模型有什么区别，分别在什么条件下使用呢

灰色预测模型GM(1，1)的修正吴强(中国人民解放军长沙工程兵学院数学教研室，长沙，)摘要应用样条函数对灰色预测模型GM(1，1)的残差序列进行插值，将插值后的残差表示式作用于微分动态模型，用最小二乘法则进行参数辨识，从而建立残差的时。

Ⅷ 城市总体规划人口规模预测时应考虑哪些因素

需要考虑技术角度和政治角度两方面因素。
技术角度包括人口增长与经济增长速度之间关系的合理性、本规划人口与上位规划所确定增长水平之间的协调关系等。
政治角度包括考虑地方对人口和用地规模的发展诉求（肯定有不合理之处但是必须加以重视），也要考虑到上级主管部门进行技术论证时能确保不被卡住。
最后确定的人口肯定是多轮次和多方协调的结果。

Ⅸ 人口预测的人口推测方法

趋势法：根据过去人口数量的统计数据，并假设今后人口的变化趋势仍按同样的函数曲线发展，即可估算未来人口的数量。常用的人口发展函数有：几何发展函数、指数发展函数、修正指数发展函数、劳捷斯蒂曲线、冈培兹曲线。这类方法的特点是利用某一确定的数学函数为基础，因此又称数学方法。
因子分析法：这是现代广泛应用的一种预测法。它要求所研究的人口具有较详细的统计数据，如按年龄和性别的人口数、生育率、死亡率等方面的资料。在进行城乡人口预测和地区性人口预测时，还需要取得人口迁移的有关信息。根据这些数据，可对生育率、死亡率未来的变化作出估计，进一步预测人口数量和结构的变化。因子分析法所使用的数学模型可以是确定型的，也可以是概率型的，并可结合特殊需要进行预测计算，如经济人口预测、人才预测等。人口预测模型可以是连续型的，也可以是离散型的。一般为了便于在电子计算机上运行并与人口统计的口径相一致，往往采用离散型的人口预测模型。

Ⅹ 现在编制城市规划时最好的人口预测方法是什么

没有什么最好的方法的。要看具体要预测的地区确定。
如果是常年经济社会发展和人口变动较为稳定，而且没有什么比较突然的外部条件刺激的区域，可以用各种数学模型进行趋势外推，人口数量直接趋势外推，经济发展趋势外推然后推导人口数量，或者用多种因素推导人口增长趋势等等。
如果遇到规划期内有可预见的重大环境变化，或者刺激因素的，不适合用趋势外推法。可以采用情景分析类比，找一些发展背景和刺激要素相似的较为成熟的区域的现有规模或者发展轨迹与目标地区进行类比来预测目标地区的发展趋势。