基于BP神经网络的人口预测模型研究.pdfVIP

第 19 卷第 2 期 统 计 与 信 息 论 坛 Vol. 19 No. 2 2004 年 3 月 　　　　　　　　　 Mar. ,2004 【统计理论与方法】 基于 BP 神经网络的人口预测模型研究 吴劲军 (江西财经大学 统计学院 ,江西 南昌 330013) 摘 　要 :将 BP 神经网络应用于人口预测模型研究 ,讨论了可行性、网络结构设计和学习算法 ;计算实例 表明 ,人口预测的神经网络模型具有客观性、精度高、易操作的特点。 关键词 :神经网络 ;学习算法 ;人口预测 ( ) 中图分类号:C 82 ;C7 　　文献标识码 :A 　　文章编号 :1007 - 3116 2004 02 - 0044 - 03 　　 进行足够的训练 ,使得 BP 神经网络能够学习包含 在“解”中的基本原理 ,训练结束后 ,该模型便可以求 一、引　言 解相同的问题。 人口预测研究是国家制定未来人口发展目标和 2 运用 BP 神经网络进行人口预测的可行性 生育政策等有关人口政策的基础 ,对于国民经济计 一个好的人口预测模型首先应符合人口基本理 划的制定和社会战略目标的决策具有重要参考价 论和数学建模要求 ,这是选择模型的关键。其次要 值。一般的人口预测统计学模型 ,其预测精度难以 保证模型数据可得、一致和可比性 ,在数据预测检验 保证。文献[1 ] 在马尔萨斯人口模型的基础上提出 阶段应充分拟合原始数据 ,特别是有波动的数据 ,因 了修正的马尔萨斯人口模型 ,并结合分岔理论进行 为波动性数据往往蕴藏了系统重要信息。 了分阶段实际人口预测 ,这不失为一种好的方法 ,但 具有 P 个输入、Q 个输出的 BP 网络可看作 P 仍存在函数选择和阶段划分的主观性问题。而 BP 维欧氏空间到 Q 维欧氏空间的一个非线性映射 ,文 神经网络带有高度并行处理信息的机制且具有高速 献[2 ] 已经证明了只含一个隐含层的BP 网络可以逼 的自学习、自适应能力 ,能较好的再现人口增长的非 近任何连续函数。BP 网络的非线性映射与人口非 线性动力学特性 ,克服了以往人口预测方法中的人 线性特征是相近的 ,对于未知的人口动力学系统可 为随机性因素 , 因此本文采用BP 神经网络理论来 通过神经网络来学习系统的表征量并进行预测 , ( ) 建立人口预测模型 ,并进行实证研究。 Kolmogorov 连续定理 1957 从数学上保证了网络 用于时间序列预测的可行性。网络的输入向量和结 二、BP 神经网络应用于 ( 构参数可由相空间重构技术予以确定 证明见参考 人口预测的可行性 文献[2 ][5