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口模型摘要本文对人口的数学模型进行了研究。首先，建立一次线性回归模型，灰色序列模型和逻辑斯蒂模型。考虑到三种模型均具有各自的局限性，又用加权法建立了熵权组合模型，并给出了使误差最小的三个模型的加权系数，用该模型对人口数量进行，得到的结果如下：：（）年份20062007200820092010值134840.9137027.351377785.7139360.4140857.4其中加权系数为：0.24282，0.34055，0.41663。其次，建立Leslie人口模型，充分反映了率、率、结构、男女比例等影响人口增长的因素，并利用以1年为分组长度以5年为分组长度方式短期和长期人口增长，得如下数据：年份2006200720082009201020112012人数130990131230131430131620131800132000132220（万）年份2016-2022021-2022026-202031-202036-202041-202046-20053035404550人数144000148000150000150000151000150000149000（万）然后对Leslie人口模型进行了改进，构建了反映率和率变化率负指数函数，并给出了反映城乡人口迁移的人口转移。最后我们BP神经网络模型检验以上模型的正确性关键字：一次线性回归灰色序列逻辑斯蒂模型Leslie人口模型BP神经网络一、问题重述1.背景人口增长是随着发展而提出来的。在过去的几千年里，由于人类生产力水平低，生产发展缓慢，人口变动和增长也不明显，生产自给自足或进行简单的以货，因而对未来人口发展变化的研究并不重要，根本不用进行人口增长。而当今，发展迅速，生产力达到空前水平，这时的生产不仅为了满足个人需求，还要面向的需求，所以必须了解供求的未来趋势。而人口增长是对未来进行的各环节中的一个重要方面。准确地预测未来人