25000字职称论文基于人工神经网络的人口预测研究

论文类型：职称论文

论文字数：25000字

论点：神经网络,预测,人口

论文概述：

三类人工神经网络：反向传播网络、RBF神经网络、时间序列预测法入手，分析了工神经网络的人口预测的研究 ，由硕士论文事业部整体提供。

论文正文：

引言:从三种类型的人工神经网络——反向传播网络、径向基函数神经网络和时间序列预测方法入手，分析了总体上由硕士论文部分提供的工业神经网络人口预测研究。

第一章引言
1.1选题的背景和理论基础。[人口问题一直是制约中国发展的关键因素之一。无论是对中国当前经济社会发展状况的了解，还是对未来经济社会发展的预测，人口问题的研究都具有重要意义。人口变化是水资源和粮食资源需求变化的最重要驱动因素之一。掌握人口发展趋势，避免人口规模过大对自然资源系统造成压力，对自然资源管理和优化配置具有重要意义。人口规模预测的准确性直接影响着人们对自然资源的合理利用。应根据该地区的实际发展情况、人口预测要素和精度要求选择适当的预测方法。
人口预测的常用方法有自然人口增长法、系统动力学法、逻辑斯蒂模型、指数平滑法、宋健人口预测模型、移动平均法、线性回归法、灰色预测法等。
1.2国内外研究现状。
研究人口增长具有重要意义。1985年，霍普菲尔德和坦克在解决著名的NP完全问题-& mdash；——成功讨论了“旅行推销员问题”。然而，霍普菲尔德神经网络的出现无疑标志着神经网络研究第二次高潮的到来。随后，神经网络被广泛应用于经济系统，利用神经网络预测人口也取得了重要进展。
我国许多学者也采用不同的方法对未来人口规模预测进行了相关研究。人口预测是一个极其复杂的非线性问题。它不仅需要分析当前的人口状况(人口数量、性别、年龄结构、区域分布、出生率、死亡率和移民等)。)在预测时，还需要考虑社会经济、资源环境
等条件对人口再生产和转化的影响。神经网络作为模拟生物神经系统结构的人工智能技术，具有很强的自适应、自组织和自学习能力，以及很高的非线性映射、泛化和容错能力。近年来，它在人口预测中得到越来越广泛的应用，并取得了良好的效果。[/比尔/]2001年，中国学者张静和王兴华利用神经网络预测人口。以襄樊市1978-1998年人口为例，建立了三层神经前向网络。网络训练后，利用1996、1997、1998、1997、1998和1999年的数据作为输入，对襄樊市1999、2000和2001年的人口进行预测。与灰色模型、自回归模型和综合模型相比，神经网络的误差最小。
中国学者谢君飞、李雁鸣通过建立一维时间序列模型，利用神经网络预测北京郊区户籍人口。实验结果表明，预测值与实际值相差约1%，表明了神经网络预测种群的可行性和准确性。
2005年，陈红和田巴林使用径向基函数网络预测陕西省人口。本文对神经网络的建立、学习和训练进行了规划，并用曲线拟合的方法对陕西省1970-2004年的实际人口数据进行了预测。预测值与实际值的误差为0.025%，证明了径向基函数网络的实用性和准确性。2005年，尹春华和陈雷撰写了基于神经网络的人口预测模型的研究与应用。介绍了BP神经网络算法。我们采用英国石油公司人口预测模型预测了2001-2006年辽宁省沈阳市某区出生的婴儿数量和中国的婴儿出生率。从预测结果来看，2001年至2006年婴儿数量呈下降趋势，但每隔几年出现一次婴儿高峰，预测结果与该地区婴儿出生率基本一致。[/BR/]2006年，袁勇和王攀写了一篇关于支持向量机在人口预测中的应用的论文。介绍了支持向量基算法，并将BP神经网络的预测结果与支持向量基进行了比较。实验结果表明，支持向量机在短期预测中的优势明显。
2009年，江南大学岳金辉以青岛市为例，以产业结构中城镇体系人口分布模型和城镇人口发展模型为切入点，运用神经网络MATLAB变量过程，研究了新形势下城镇人口演变的总体趋势和未来人口演变预测的方法。
1.3本文要解决的问题是将
神经网络系统应用于人口预测。三种不同的神经网络方法分别用于预测种群。比较哪种方法更接近预先的实际人群。比较了三种神经网络的种群预测结果。同时，对神经网络进行了改进，并进行了进一步的研究。
1.4本文的研究内容和安排
第一章绪论，介绍了神经网络的发展现状及其在人口预测中的应用，并给出了文章的结构安排。
第二章介绍人口预测的基本概念和背景知识。第三章
讨论了BP神经网络的算法和BP算法的改进。
第四章主要介绍径向基函数神经网络的模型和算法。
第五章，MATLAB神经网络设计及预测结果比较。
[1]黄荣庆。对人口预测思考[。《人口研究》，2004年，28 (1): 88-90。
[2]霍普菲尔德，j.j .，《具有紧急集合计算能力的神经网络和物理系统》，美国国家科学院学报，1982年，第79卷，第2554-2558页。
[3]丛双。神经网络理论及其在MATLAB工具箱中的应用。中国科技大学出版社，2003，5-6。[/比尔/] [4]霍普菲尔德，J.J .和D.W .坦克。“最优化问题中决策的神经计算，生物控制论，1985年，第52卷，第141-152页。
[5]邢航。[股票投资公司。河北人民出版社。1999年:12-55
[6]
[7]谭秀慧。基于BP神经网络和自回归模型的股票市场预测。中国北方大学，2010
[8]李志林，王志刚。股票市场预测的自回归方法[。统计和决策。编号:2007.19-20
[9]徐鑫，李涛。MATLAB工具箱应用指南[。北京:电子工业出版社，2000，288-291
[10]明斯基，麻省理工学院，“神经模拟强化系统理论及其在脑模型问题中的应用”，博士论文，普林斯顿大学，新泽西州普林斯顿。1954.
[11]谢培源、游大海、曾美慧孜、杨浦。基于遗传算法优化的神经网络提前一天市场清算价格预测[[]。电力自动化设备，2004，24(3):53-56[/比尔/] [12]明斯基，麻省，计算:有限和无限机器，恩格尔伍德悬崖，新泽西州:普伦蒂斯霍尔，1967。
[13]王振龙。时间序列分析[。中国商务印书馆。2000.
[14]罗四维，大规模人工神经网络的理论基础。北京:清华大学出版社，2004，2。
[15]弗雷德里科，C.V .，阿迪奥，D.N. &何塞，A.F .，\"利用自组织地图解决旅行推销员问题的有效方法\"。《国际神经系统杂志》，2003年，第13卷，第2期，第59-66页。
基于某些人工神经网络的人口预测研究
摘要5-6
摘要6-7
第一章引言10-13
1.1课题背景。理论基础:10
1.2国内外研究现状。发展趋势:10-12
1.3本文要解决的问题:12
1.4研究内容和安排:12-13
第2章人口预测背景知识:13-20
2.1预测概述:13
2.1.1预测概念13 [/BR/] 2.1.2预测原则13 [/BR/] 2.2人口预测基本定义13-15 [/BR 2.4人工神经网络简介15-18[/比尔/] 2.5神经网络的特征和学习18-20[/比尔/] 2.5.1神经网络的特征18-19[/比尔/] 2.5.2神经网络的学习19-20[/比尔/]第3章英国石油公司神经网络模型和算法简介20-27[/比尔/] 3.1英国石油公司网络模型20[/比尔/] 3.2英国石油公司网络学习规则20-25[/比尔/] 3 3.4.2自适应学习率25-27
第4章介绍径向基函数神经网络模型和算法27-30
4.1径向基函数神经网络模型27-28 [/ Br/] 4.2径向基函数网络训练指南28-30
第5章基于MATLAB的网络设计和人口预测30-48
5.1人口预测用的径向基函数神经网络32-39
5.1.1在MATLAB中介绍相关函数 5.3研究结论和展望47-48
参考文献48-51
硕士学位和研究成果学习期间发表的论文51-52
鸣谢52
您可能需要购买社会硕士论文，请到社会硕士论文频道选择