基于人口增长模型的数学建模.docVIP

数学建模论文 题 目：人口增长模型的确定 专业、姓名： 专业、姓名： 专业、姓名： 人口增长模型 摘 要 随着人口的增加，人们越来越认识到资源的有限性，人口与资源之间的矛盾日渐突出，人口问题已成为世界上最被关注的问题之一。问题给出了1790—1980年间美国的人口数据，通过分析近两百年的美国人口统计数据表，得知每10年的人口数的变化。预测美国未来的人口。对于问题我们选择建立Logistic模型(模型2)现实中，影响人口的因素很多，人口也不能无限的增长下去，Logistic 模型引进常数N 表示自然资源和环境所能承受的最大人口数，因而得到了一个贝努利方程的初值问题公式，从实际效果来看，这个公式较好的符合实际情况的发展，随着时间的递增，人口不是无限增长的，而是趋近于一个数，这个即为最大承受数。我们还同时对数据作了深入的探讨，作数据分析预测，通过观测比较选择一个比较好的拟合模型（模型3）进行预测。预测接下来的每隔十年五次人口数量，分别为251.4949， 273.5988 ， 293.4904 ， 310.9222 325.8466。 关键词：人口预测 Logistic模型 指数模型 问题重述 1790-1980年间美国每隔10年的人口记录如下表所示。 表1 人口记录表 年份1790180018101820183018401850186018701880人口(?106)3.95.37.29.612.917.123.231.438.650.2年份1890190019101920193019401950196019701980人口(?106)62.976.092.0106.5123.2131.7150.7179.3204.0226.5 试用以上数据建立马尔萨斯(Malthus)人口指数增长模型，并对接下来的每隔十年预测五次人口数量，并查阅实际数据进行比对分析。 如果数据不相符，再对以上模型进行改进，寻找更为合适的模型进行预测。 问题分析 人口预测是一个相当复杂的问题，影响人口增长除了人口数与可利用资源外，还与医药卫生条件的改善，人们生育观念的变化等因素有关……. 可以采取几套不同的假设，做出不同的预测方案，进行比较。 人口预测可按预测期长短分为短期预测 (5年以下)、中期预测(5～20年)和长期预测(20～50年)。在参数的确定和结果讨论方面，必须对中短期和长期预测这两种情况分开讨论。中短期预测中所用的各项参数以实际调查所得数据为基础，根据以往变动趋势可较准确加以估计，推算结果容易接近实际，现实意义较大。 问题假设 1.在模型中预期的时间内，人口不会因发生大的自然灾害、突发事故 或战争等而受到大的影响； 假设美国人口的增长遵循马尔萨斯人口指数增长的规则 假设人口增长不受环境最大承受量的限制 变量说明 ： 数据的起始时间，即1790年 t： 时间 r： 人口增长率 x?：人口常数最大值 模型建立 模型一 图一 由图1可以发现美国人口的变化规律曲线近似为一条指数函数曲线，因此我们假设美国的人口满足函数关系x=f(t), f(t)=ea+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。利用MATLAB软件中的曲线拟合程序“lsqcurvefit”。 模型二 上述模型对过去的统计数据吻合得较好，但也存在问题，即人口是呈指数规律无止境地增长，此时人口的自然增长率随人口的增长而增长，这不可能。一般说来，当人口较少时增长得越来越快，即增长率在变大；人口增长到一定数量以后，增长就会慢下来，即增长率变小这是因为，自然资源、环境条件等因素不允许人口无限制地增长，它们对人口的增长起着阻滞作用，而且随着人口的增加，阻滞作用越来越大。而且人口最终会饱和，趋于某一个常数x?，我们假设人口的静增长率为r(1-x(t)/x?)，即人口的静增长率随着人口的增长而不断减小，当t??时，静增长率趋于零。 按照这个假设，得到 (1) 这便是荷兰数学家Verhulst于19世纪中叶提出的阻滞增长模型（logistic模型）。 利用分离变量法，人口的变化规律为：