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一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人口總數(shù)預(yù)測方法

2016-11-07 08:10:27陸文珺柳炳祥
中國管理信息化 2016年20期
關(guān)鍵詞:方法模型

陸文珺,柳炳祥

(景德鎮(zhèn)陶瓷大學(xué) 信息工程學(xué)院,江西 景德鎮(zhèn) 333000)

一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人口總數(shù)預(yù)測方法

陸文珺,柳炳祥

(景德鎮(zhèn)陶瓷大學(xué) 信息工程學(xué)院,江西 景德鎮(zhèn) 333000)

本文運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)測中國人口總數(shù),采用MATLAB工具箱實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。選取1970-2010年人口總數(shù),應(yīng)用插值模型擬合,推算出2011-2014年人口的預(yù)測值,與2011-2014年實(shí)際人口數(shù)進(jìn)行對比,并用此模型對2015-2017年的中國總?cè)丝谶M(jìn)行預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測人口總數(shù)是可行的和有效的,模型簡單易行,精度較高。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);人口總數(shù);預(yù)測

0 引 言

人口總數(shù)又稱總?cè)丝跀?shù),是指一定時(shí)點(diǎn)、一定地域范圍內(nèi)有生命活動(dòng)的個(gè)人的總和。它不分性別,不分年齡,不分民族,只要是有獨(dú)立的生命活動(dòng)就包含在人口總數(shù)之內(nèi)。人口總數(shù)是人口統(tǒng)計(jì)中最基本的指標(biāo)。標(biāo)準(zhǔn)人口總數(shù),對于了解國情國力,制訂人口計(jì)劃和經(jīng)濟(jì)、社會(huì)發(fā)展計(jì)劃,進(jìn)行人口科學(xué)研究,都有十分重要的意義。傳統(tǒng)預(yù)測人口的方法主要有常微分方程方法、邏輯方法和動(dòng)態(tài)預(yù)測法,這些方法對人口預(yù)測都有一定的作用,但采用這些方法,都需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行模型假設(shè),在實(shí)際情況中,模型往往都是非線性的,如果只是在簡單的模型假設(shè)下進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,結(jié)果往往是不準(zhǔn)確的,達(dá)不到理想的預(yù)測結(jié)果。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于復(fù)雜的、非線性的數(shù)據(jù)有曲線擬合能力。基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測方法,只需將歷年人口總數(shù)輸入,通過抑制和激活神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),自動(dòng)決定影響性能的參數(shù)及其影響程度,自動(dòng)形成模型,無需進(jìn)行模型假設(shè),本文就是利用該方法對我國人口總數(shù)進(jìn)行預(yù)測。

1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation),是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家小組提出的,它是一種按照誤差逆向傳播算法,來訓(xùn)練的多層前饋的學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度靠權(quán)值的大小來實(shí)現(xiàn)。權(quán)值的大小隨著網(wǎng)絡(luò)對訓(xùn)練樣本的增加、學(xué)習(xí)不斷地調(diào)整改變,優(yōu)化各個(gè)神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度,不斷提高整個(gè)網(wǎng)絡(luò)對訓(xùn)練樣本特征的反應(yīng)靈敏度和精確度。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大優(yōu)點(diǎn)在于能夠在短時(shí)間內(nèi)學(xué)習(xí)和貯存大量輸入輸出模式映射,不需要知道這些映射關(guān)系的數(shù)學(xué)表達(dá)式,通過訓(xùn)練樣本反向傳播調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閥值,來達(dá)到網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小的目的。BP網(wǎng)絡(luò)是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一,其結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2 一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人口總數(shù)預(yù)測方法

2.1人口總數(shù)數(shù)據(jù)采集

本文實(shí)驗(yàn)中所用人口數(shù)據(jù)取自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2015》,選取1970-2010年我國人口總數(shù),應(yīng)用插值模型擬合,并推出2011-2014年人口的預(yù)測值,與2011-2014年實(shí)際人口數(shù)作對比,實(shí)驗(yàn)所用人口總數(shù)數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 1970-2015年人口總數(shù)     單位:萬人

2.2人口結(jié)果預(yù)測數(shù)據(jù)

采用MATLAB工具箱實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2、圖3、圖4、圖5所示。1970-2010年實(shí)際人口與預(yù)測人口誤差百分比如圖2所示,1970-2010年實(shí)際人口與預(yù)測人口數(shù)據(jù)如圖3所示。

圖2 1970-2010年實(shí)際人口與預(yù)測人口誤差百分比

圖3 1970-2010年實(shí)際人口與預(yù)測人口數(shù)據(jù)

2011-2014年人口誤差百分比如圖4所示,2011-2014年實(shí)際人口總數(shù)與誤差人口總數(shù)數(shù)據(jù)如圖5所示。

圖4 2011-2014年人口誤差百分比

圖5 2011-2014年實(shí)際人口總數(shù)與誤差人口總數(shù)數(shù)據(jù)

從圖4中可以看出,用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測人口總數(shù)誤差值小于1.05%;從圖5可以看出,預(yù)測2015年中國人口總數(shù)為138 883萬人,2016年人口總數(shù)為139 547萬人,2017年人口總數(shù)為140 188萬人。依據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局所公布數(shù)據(jù),2015年末中國人口總數(shù)已達(dá)到137 463萬人,與預(yù)計(jì)結(jié)果誤差為1.03%。

3 結(jié) 語

本文按照《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2015》中的人口總數(shù)數(shù)據(jù),利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過MATLAB軟件對1970-2010年中國人口總數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,并對2011-2014年中國人口總數(shù)預(yù)測,然后與這4年中國人口實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,使用該方法的預(yù)測結(jié)果和實(shí)際值誤差很小,精確度較高,模型簡單易行,為中國人口總數(shù)預(yù)測提供了簡單快速且準(zhǔn)確的分析方法,有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

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10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.20.096

C921

A

1673-0194(2016)20-0144-02

2016-09-20

江西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(20122BAB201044)。

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