(19)国家知识产权局
(12)发明 专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请 号 202211205164.9
(22)申请日 2022.09.29
(71)申请人 南通大学
地址 226019 江苏省南 通市崇川区啬园路9
号
(72)发明人 鞠小林 沈逸恒 翟娟娜 陈翔
王皓晨 陈森博 曹金鑫
(74)专利代理 机构 南京经纬专利商标代理有限
公司 32200
专利代理师 张俊俊
(51)Int.Cl.
G06Q 10/04(2012.01)
G06Q 10/06(2012.01)
G06Q 50/26(2012.01)
G06K 9/62(2022.01)G06N 20/10(2019.01)
(54)发明名称
一种基于LS-SVM-Leslie组合模型的人口预
测方法
(57)摘要
本发明提供一种基于LS ‑SVM‑Leslie组合模
型的人口预测方法, 属于数学和计算机科学。 解
决了传统人口预测模型中缺乏性别比例、 年龄结
构和人口数据变动规律的问题。 其技术方案为:
包括以下步骤: S1: 收集数据并预处理; S2: 选取
预测指标并估计出生性别比; S3: 用LS ‑SVM模型
预测特定年龄的生育率D1和 男/女死亡率D2; S4:
将D1、 D2输入Leslie模型, 输出特定初始年龄数
据D3; S5: 将D3作为Leslie下一年的输入 参数, 迭
代输出每年的人口数据; S6: 建立时间序列预测
模型和灰色系统预测模型; S7: 基于权重组合步
骤S6中的两个模型并输出预测结果。 本发明的有
益效果为: 本发明选取多个预测指标和预测模
型, 从而提高人口预测的可靠性。
权利要求书2页 说明书5页 附图1页
CN 115471005 A
2022.12.13
CN 115471005 A
1.一种基于LS ‑SVM‑Leslie组合模型的人口预测方法, 其特 征在于, 包括以下步骤:
S1、 从全国人口普查记录以及中国国家统计局发布的年鉴中收集2010 ‑2021年间的总
人口数量、 男女人口比例, 1 ‑15岁、 16‑64岁、 65岁以上的人口数量及当年所占比例作为数据
集并对数据集进行筛 选和删除、 异常值处 理、 数据量 化、 缺失值处 理操作;
S2、 从定性和定量两个方面选取 预测指标;
S3、 利用步骤S3选取出来的指标, 使用最小二乘回归, 根据总和生育率(TFR)估计出生
性别比(SRB);
S4、 根据LS ‑SVM模型预测特定年龄的生育率和特定年龄的男性/女性死 亡率;
S5、 将步骤S4中输出的特定年龄生育率、 男性和女性特定年龄死亡率作为Leslie矩阵
模型的输入, 求得男性和女性特定初始年龄人口数据;
S6、 将步骤S5中求得男性和女性特定初始年龄人口数据作 为Leslie矩阵下一年的输入
参数, 依次迭代并输出每年的人口预测情况;
S7、 建立时间序列预测模型和灰色系统预测模型;
S8、 基于权重对步骤S7中的两个模型进行组合;
S9、 根据步骤S 8中的组合模型输出 “双减”政策落地后我国新出生人口 的数量变化。
2.根据权利要求1所述的基于LS ‑SVM‑Leslie组合模型的人口预测方法, 其特征在于,
所述S2包括如下步骤:
S21: 在定性分析中, 选取总和生育率(TFR)作 为三孩政策的定性指标, 收集整 理定量指
标数据进行 预处理, 利用模糊判定法对定性指标进行量 化;
S22: 在定量分析中, 选取总和生育率(TFR)、 特定年龄生育率、 男性和女性特定年龄死
亡率、 男性和女性特定初始年龄人口数据和出生 性别比(SRB)作为定量指标。
3.根据权利要求1所述的基于LS ‑SVM‑Leslie组合模型的人口预测方法, 其特征在于,
所述S3包括如下步骤:
S31: 考虑 在五项生育政策的情况 下分别设置总生育率;
S32: 由总和生育率 根据方程式
确定出生 性别比。
4.根据权利要求1所述的基于LS ‑SVM‑Leslie组合模型的人口预测方法, 其特征在于,
所述S4包括如下步骤:
S41: 考虑步骤S1给定的数据集, 由输入数据和输出 数据构造回归 模型;
S42: 通过最小化成本函数计算回归, 输出的特定年龄生育率、 男性和女性特定年龄死
亡率;
S43: 采用交叉验证对LS ‑SVM算法进行参数优化。
5.根据权利要求1所述的基于LS ‑SVM‑Leslie组合模型的人口预测方法, 其特征在于,
所述步骤S6将步骤S4中输出的特定年龄生育率、 男性和女性特定年龄死亡率作为Leslie矩
阵模型的输入, 求得男性和女性特定初始年龄人口数据。
6.根据权利要求1所述的基于LS ‑SVM‑Leslie组合模型的人口预测方法, 其特征在于,
所述步骤S6将步骤S5中求得男性和女性特定初始年龄人口数据作为Leslie矩阵下一年的
输入参数, 依次迭代并输出每年的人口预测情况。
7.根据权利要求1所述的基于LS ‑SVM‑Leslie组合模型的人口预测方法, 其特征在于,
所述步骤S7包括如下步骤:权 利 要 求 书 1/2 页
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2S71: 对原始序列进行数据的平稳化处理, 使用准则函数定阶法对模型进行定阶, 经过
参数估计和模型检验后, 建立时间序列预测模型进行 预测;
S72: 对已知数据进行检验和处理后, 用回归分析求得a,b的估计值, 建立灰色系统预测
模型并利用相应的白化模型求 解。
8.根据权利要求1所述的基于LS ‑SVM‑Leslie组合模型的人口预测方法, 其特征在于,
所述步骤S8使用均方误差倒数 法, 计算出时间序列预测模型的均方误差σ12和灰色系统预测
模型的均方误差σ22, 再根据公式确定出两个预测模型对应的权重, 依据权重将两个预测模
型进行组合。
9.根据权利要求1所述的基于LS ‑SVM‑Leslie组合模型的人口预测方法, 其特征在于,
所述步骤S9使用步骤S8中的组合模 型对于原始数据进 行预测, 输出 “双减”政策落地后我国
新出生人口 的数量变化。权 利 要 求 书 2/2 页
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CN 115471005 A
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专利 一种基于LS-SVM-Leslie组合模型的人口预测方法
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