人口迁移预测的研究方法综述_张冬敏

资 源 简 介

人口迁移预测的研究方法综述_张冬敏

详 情 说 明

本文综述了人口迁移预测领域的主要研究方法及其应用进展。首先介绍了人口迁移研究的现实意义，包括对城市规划、资源配置和政策制定的指导作用。接着系统梳理了三大类预测方法：传统统计学模型（如回归分析、时间序列模型）、机器学习方法（包括决策树、随机森林等算法）以及新兴的大数据驱动模型（如基于手机信令、社交媒体数据的分析）。特别比较了不同方法在预测精度、数据需求和可解释性方面的优劣。最后讨论了当前研究存在的挑战，包括数据壁垒问题、模型泛化能力不足等，并指出跨学科融合和实时预测将成为未来发展方向。该综述为相关领域研究者提供了方法选择的参考框架。