径向基神经网络模型在人口老龄化预测中的应用——以湖南省为例

发布时间：2017-04-09 07:12

  本文关键词：径向基神经网络模型在人口老龄化预测中的应用——以湖南省为例，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：人工神经网络具有良好的非线性映射逼近性能,在各类预测研究中得到了广泛应用。径向基函数神经网络(Radial Basis Function,RBF)因其网络学习速度较快且能避免局部极小值,预测值则更接近于真实值。针对湖南省老龄化突出的现状,以湖南省老龄化指数历史数据为基础,从经济水平、人口自然增长、社会保障三个方面构建湖南省老龄化的影响因子体系,用RBF神经网络方法建立了人口老龄化的定量预测模型。作为对比,同时用多元线性回归方法进行了预测,结果表明RBF神经网络预测模型精度更高,预测结果更加合理可靠。
【作者单位】： 湖南大学经济与贸易学院;湖南省民政厅;湖南省经济地理研究所;鲁东大学环渤海发展研究中心;
【关键词】： 人口老龄化 RBF神经网络模型 湖南省
【基金】：湖南省民政厅软科学课题
【分类号】：C924.24;TP183
【正文快照】： 自1973年计划生育政策在全国范围内实行至今已有40年的历史,期间计划生育控制了中国总体人口基数,减缓了出生率,为中国的经济发展发挥了巨大的贡献。同时,随着中国经济发展水平的不断提升,医疗卫生条件不断改善,死亡率逐渐降低,预期寿命不断延长,导致老年人口比例快速提高。

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本文编号：294724