[發明專利]一種人口綜合預測方法及系統

在審

• 申請號: 202011243728.9
• 申請日: 2020-11-10
• 公開（公告）號: CN112330033A
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發明（設計）人: 丁玲;王曉青;竇愛霞;王書民
• 申請（專利權）人: 中國地震局地震預測研究所
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/26;G06F16/2458;G06F16/29
• 代理公司: 北京高沃律師事務所 11569
• 代理人: 王立普

本發明涉及一種人口綜合預測方法及系統。該人口綜合預測方法及系統，基于各級區域內的歷史人口數據，運用多種擬合方法進行選擇最優預測模型的方式，對各級區域內未來十年的人口總量進行預測得到未來十年人口變化預測結果集，并且對未來十年人口變化預測結果集一致性調整，對于調整后的未來十年人口變化預測結果集，對其進行基于未來經濟?人口平衡方法、未來人口總量規劃進行調整，進而能夠在提升人口在時間變化和空間分布上的預測信息利用度的同時，給出未來十年變化預測結果集。且基于多種擬合方法擇優的方式能夠進一步對人口數據進行精確預測和調整。

技術領域

本發明涉及數據處理技術領域，特別是涉及一種人口綜合預測方法及系統。

背景技術

人口預測是人口學一個重要研究方向，人口預測能為制定社會經濟發展規劃提供未來人口基礎資料，能為一些方針政策以及社會經濟發展提供評價依據。人口預測可服務于人類對自身的出生、死亡、遷徙的發展過程的分析研究和管理控制，另外可對各產業等對人口未來規模的需求提供方法層面上的支持。人員生命是災害性地震的直接承災體之一，及時、可靠的未來人口暴露時空分布數據是未來地震災害風險評估的重要基礎。為了提高未來人口空間分布估計的準確性及現勢性，為地震保險公司及其他產業提供精確的未來人口數據的基礎資料，依托公開的統計年鑒、全國人口統計資料等社會經濟發展統計數據，進行了人口時序變化預測方法研究。

人口預測模型主要有線性回歸模型、BP神經網絡模型、GM(1,1)模型、Logistic模型(阻滯模型)、馬爾薩斯模型、自回歸模型和隊列因素法等。上述模型各有優點也各有局限性，例如線性回歸模型公式簡單，容易計算，隨著時間增長，人口按照指數無限增長，因此對中長期人口預測結果精度較低；GM(1,1)模型適用于那些因素眾多、綜合性較強、互相關性較好的社會經濟系統指標的趨勢預測，要求數據累計為5年的預測條件；隊列因素法考慮了影響人口增長的人口出生率和人口死亡率因素，預測精度較高，但因素數據的獲取渠道較少且連續性較差；BP神經網絡模型對短期內(時間數據累加5年內)的人口預測結果比較精確，但在長期預測中誤差較大；中國人口預測系統軟件具有操作簡單、易于理解、預測質量高的特性，但對數據要求較全面，較適合進行長期預測；阻滯模型考慮了限制人口增長的資源、環境等因素的阻滯作用，所需擬合數據量小，是中長期人口預測的較理想模型。中國未來人口分布預測的研究大多數集中于全國級、省級或者某一個城市，其人口資料來源大多是10年一次的全國人口普查，采用的數據資料較少，時間尺度較大，預測精度不高，更缺乏在全國不同行政區劃尺度上的未來經濟-人口比值、未來城市規劃因素影響下的整體分析與區域時空增長預測。

因此，提供一種能夠長期對人口數量進行精確預測的人口預測方法或系統是本領域亟待解決的技術難題。

發明內容

為解決現有技術中存在的上述問題，本發明提供了一種人口綜合預測方法及系統。

為實現上述目的，本發明提供了如下方案：

一種人口綜合預測方法，包括：

獲取各級區域內的歷史人口總量數據和GDP總量數據；所述各級區域包括：省、地級市、區和縣；所述省、地級市、區和縣均為行政單元；

根據所述各級區域內歷史人口總量數據生成人口時間序列集；所述人口時間序列集包括：人口總量時間序列集、人口密度時間序列集和人口變化率時間序列集；

采用多種人口預測模型對所述人口時間序列集進行擬合得到與各所述人口預測模型相對應的相關系數值；多種所述人口預測模型包括：阻滯模型、指數模型、對數模型、線性模型和GM(1,1)方法模型；

根據所述相關系數值確定終極人口預測模型；所述終極人口預測模型為多種人口預測模型中相關系數值最大的人口預測模型；

采用所述終極人口預測模型擬合所述人口時間序列集得到未來十年的第一人口總量預測結果集；