人口与资源预测中Logistic模型承载量参数的自回归估计

发布时间：2017-04-28 18:15

  本文关键词：人口与资源预测中Logistic模型承载量参数的自回归估计，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在人口、资源、环境和生态诸多系统的预测中,Logistic函数都是一个非常重要的模型。但是,确定Logistic模型的参数又是一件困难的事情。论文基于最小二乘算法和多元回归分析发展一种参数估值方法:首先对模型求导,化为微分方程;然后将微分方程离散化,得到差分方程;将差分方程转换为二元线性回归模型,利用自回归分析确定模型参数;最后将回归系数转换为Logistic模型参数。根据对称性思想提出了Logistic模型参数估计效果检测的对称性指数。大量的试验表明,只要研究对象具有S形曲线的增长特征,这种方法就行之有效。借助城市人口和城市化水平预测,给出了两个计算实例,由此说明上述方法的具体应用步骤。
【作者单位】： 北京大学城市与环境学院;
【关键词】： Logistic模型 承载量 人口预测 城市化水平 自回归 对称
【基金】：国家自然科学基金资助项目(40771061)
【分类号】：N945.12;C921
【正文快照】： 人口和资源的增长过程及其预测一直是人们非常关心的问题,有关问题的研究至今没有停歇,并且仍将长期研究下去。最初英国经济学家T R Malthus(1798)假定人口以几何级数的方式增长,而资源则以算术级数的方式增加[1]。这是人口指数增长的最初来源。然而,指数增长模型没有考虑环

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