改进Logistic模型在城市人口预测中的应用_胡喜生

资 源 简 介

改进Logistic模型在城市人口预测中的应用_胡喜生

详 情 说 明

Logistic模型作为经典的S型增长曲线模型，长期以来被广泛应用于人口预测领域。但在城市人口预测的特殊场景下，传统模型存在对突变因素响应不足、长期预测偏差累积等问题。

胡喜生的改进方法主要通过三个维度优化：一是引入动态承载因子，替代固定环境容量参数，使模型能够响应城市基础设施的阶段性升级；二是融合时间衰减系数，修正历史数据对当前预测的过度影响；三是采用滑动窗口机制，增强模型对短期人口波动的捕捉能力。

这种改进使得模型在快速城市化地区的预测准确率提升显著，尤其解决了传统方法对政策红利期（如新区建设）或突发事件（如产业转移）导致的人口激增/锐减预测失准问题。不过需注意，改进后的参数校准复杂度增加，需要结合城市GDP、用地规划等多元数据进行联合训练。