人口预测的BP神经网络模型_吴劲军

资 源 简 介

人口预测的BP神经网络模型_吴劲军

详 情 说 明

BP神经网络模型在人口预测中的应用为现代人口学研究提供了全新的方法论路径。吴劲军提出的这一创新性方法充分利用了BP神经网络强大的非线性映射能力，通过构建多层前馈网络结构实现复杂人口系统的模拟预测。

该模型的核心在于三个关键层次的设计：输入层负责接收人口相关特征数据，隐含层进行非线性特征变换，输出层则生成预测结果。特别值得注意的是隐含层节点的确定，需要综合运用试错法和经验公式进行优化选择，既要避免欠拟合又要防止过拟合现象。

在训练过程中，模型采用误差反向传播算法不断调整网络权值，通过梯度下降法最小化预测误差。吴劲军在研究中特别强调了对历史人口数据的标准化预处理，这对提高模型收敛速度和预测精度至关重要。同时采用早停法防止过训练，确保模型的泛化能力。

该方法的优势在于能够自动学习人口变化中的非线性规律，相比传统时间序列方法更适合处理具有复杂影响因素的人口系统。研究结果表明，合理设计的BP神经网络模型在短期人口预测方面具有较高的准确性，为人口政策制定提供了可靠的数据支持。