一等奖论文（BP结合灰色的人口预测）

资 源 简 介

一等奖论文（BP结合灰色的人口预测）

详 情 说 明

BP神经网络与灰色系统理论的融合为人口预测提供了新的研究思路。这种组合模型充分发挥了两种算法的互补优势：灰色预测擅长处理小样本、贫信息的不确定系统，而BP神经网络具备强大的非线性拟合能力。

在技术实现上，首先利用灰色GM(1,1)模型对人口数据进行初步预测，提取数据的发展趋势。然后将灰色预测结果作为BP神经网络的输入特征，通过神经网络的学习能力修正误差。这种二级预测结构既保留了灰色模型对趋势性的把握，又通过神经网络提高了预测精度。

该方法的创新点在于解决了传统人口预测模型对数据量大、质量要求高的问题。特别是在中长期预测中，组合模型能有效降低单一模型产生的系统性偏差，对人口政策制定具有参考价值。实际应用中需要注意训练数据的归一化处理，以及隐含层节点数的调参优化。