MATLAB实现的BP神经网络人口预测分析系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发，利用BP神经网络算法构建人口预测模型。系统通过历史人口数据训练网络，实现对未来年度人口数量的智能预测，为人口研究提供可靠的数据分析工具。

详 情 说 明

基于BP神经网络的年度人口数量预测分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于BP（反向传播）神经网络的智能人口预测模型。系统通过分析历史人口数据的内在变化规律，训练得到一个具有良好泛化能力的神经网络模型。该模型能够根据用户设定的前N年人口数据，自动预测未来若干年的人口数量。系统集成了数据可视化、模型精度评估与预测结果分析等功能，旨在为人口研究、政策制定提供科学、直观的数据参考和决策支持。

功能特性

• 智能预测模型：基于成熟的反向传播算法构建BP神经网络，能够有效学习非线性的人口变化趋势。
• 数据预处理：集成数据归一化技术，提升模型训练效率与收敛稳定性。
• 灵活参数配置：支持用户自定义时间窗口、网络结构（隐层节点数、学习率、训练次数）等关键超参数。
• 可视化分析：提供模型训练误差曲线、历史数据拟合对比图、未来人口预测趋势图等多种图表。
• 精度量化评估：自动生成包含均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等指标的模型评估报告。
• 预测不确定性估计：输出未来人口数量的预测值及其置信区间，增强预测结果的可信度。

使用方法

1. 准备数据：将历史人口数据整理为CSV或Excel格式，确保包含“年份”和“人口数量”两列。
2. 参数设置：运行程序，根据指引或配置文件输入以下参数：

* 历史数据文件路径：指定人口数据文件的位置。 * 时间窗口 (N)：设定用于预测下一年人口所需的前N年数据量（例如，5）。 * 网络超参数：配置隐含层神经元数量、学习率、最大训练迭代次数等。 * 预测范围：指定需要预测的未来年份数量。

1. 模型训练与预测：系统将自动进行数据预处理、网络训练，并完成预测。
2. 结果查看：程序执行完毕后，将在指定目录生成预测结果、精度评估报告以及各类可视化图表。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2016a 或更高版本)
• 必备工具箱：神经网络工具箱 (Neural Network Toolbox)

文件说明

项目中的主程序文件包含了系统的核心逻辑与控制流程。其主要功能包括：读取并预处理用户提供的人口历史数据；根据设定的超参数构建并初始化BP神经网络模型；执行模型的训练过程并监控误差收敛情况；利用训练好的模型进行未来人口数量的预测；最后，生成并输出预测结果、精度评估指标以及各类可视化图表。