关于人口预测的三个论文

资 源 简 介

关于人口预测的三个论文

详 情 说 明

人口预测作为统计学和人口学的交叉领域，通过数学模型和数据分析技术预估未来人口变化趋势。以下是三篇代表性论文的核心思路：

基于时间序列的预测模型 某研究利用ARIMA（自回归积分滑动平均）模型处理历史人口数据中的非平稳性，通过差分和滞后变量捕捉生育率、死亡率等指标的周期性规律。该模型特别适用于中短期预测，但对突发事件（如疫情）的适应能力有限。

机器学习驱动的多因素分析 另一篇论文整合经济指标（GDP、就业率）、社会政策（生育补贴）和环境数据，采用随机森林算法评估各因素权重。相比传统方法，该模型能识别非线性关系，但依赖高质量的多维度数据输入。

小区域人口预测的贝叶斯方法 针对城市级微观预测，有研究提出贝叶斯分层模型，将全国趋势作为先验概率，结合本地移民、年龄结构等数据动态调整后验分布。这种方法显著降低了小样本地区的预测方差。

这些论文共同指出：未来研究需融合宏观模型与微观仿真，并加强不确定性量化。