指数模型预测人口的缺点（人口预测模型有哪些）
指数模型预测人口的缺点（人口预测模型有哪些）
一、多元线性回归分析的优点：
1、在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。2、在多元线性回归分析是多元回归分析中最基础、最简单的一种。
3、运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果。、
多元线性回归分析的缺点
有时候在回归分析中，选用何种因子和该因子采用何种表达 式只是一种推测，这影响了用电因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些 情况下受到限制。
多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多，计算相当麻烦，一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。
马尔萨斯(Malthus)模型:Malthus 人口增长模型为: P( t) = P( t0) er ( t - t0)。式中， P( t) t 年预测人口数， P( t0)为基期年人口数， r 为人口年增长率 。显然，这个模型不是很精确，因为它忽略了有限的生存资源及空间、 生产力水平、 文化水平、 传统意识等对出生率有重要影响的因素，简单假定了与出生率有的时间是常量，所以有必要修正此模型。当然，若考虑因素过多，对所考虑因素的量化较复杂，则模型也就会十分复杂，使求解及分析模型极为困难甚至不可能，这样的模型将失去意义。因此，必须精练地选取所考虑因素，并对诸因素做尽可能简洁的数量化。在人口基数小，增长速度快的情况下运用马尔萨斯(Malthus)模型一般比较合适。Logistic曲线模型:按指数增长公式推算出的人口增长过快，数量过大，不符合实际，人口不可能无限地按指数增长。一般地，随人口总量的增长，口增长率往往会逐渐下降。在人口指数模型的基础上增加一个与人口总量有关的衰减项，并对新得到的微分方程进行求解得到: Pt = Pm/ (1 + ea + bt)，这一曲线被称之为ogistic曲线， a、b、Pm 为特定系数。这一公式考虑到人口总数增长的有限性，且提出了人口总数增长的规律即随着人口总数的增长，人口增长率逐渐下降。
缺点在于时间较长，人口数据变化大，式中参数值必然变化大，因此误差较大且不稳定。系统动力学方法:系统动力学的模型是按照系统动力学理论建立起来的数学模型，它采用专用语言，借助计算机进行系统模拟，并通过运行得出由多项指标组合而成的预测值后，根据需要与可能选择最优的预测值和相应的实施方案。系统动力学法是研究系统的动态行为和评价系统采用各种不同策略所产生的行动效果的行之有效的方法。它是预测人口的长期趋势、 确定人口政策定性与定量相结合最先进的模拟实验技术，但也有缺点和困难之处。主要表现在: ① 分析问题、收集资料、 建立模型和求证的过程都要消耗一定的财力、 物力和人力，还需要占用大量的计算机工作时间。② 建模人的专业水平直接影响到模型的质量和结果。由于人们对系统的基本结构缺乏足够的了解，在建模过程中对系统的结构往往会做一些简单化的假设。③很难验证预测结果的真实性，因为建模者的主导思想和诸多变量都是影响预测结果的，而这些影响因素的正确性需经过实践才能得到验证。人工神经网络预测法:人工神经网络理论是一种人工智能理论，它力图模拟人脑的一些基本特征，可以进行并行计算、 分布式信息存储，具有很强的自适应性和自组织性。人工神经网络预测法特别是能处理任意类数据，这是其它传统方法所无法比拟的。它通过不断的学习，能够从未知模式的大量复杂数据中发现其规律，进行模拟、预测。
20 世纪80 年代以来，人们利用人工神经网络进行非线性复杂系统模拟一直是一种非常有效的手段，就方法和原理的本身来看是非常科学合理的。但是要使预测的结果合理可靠，因素的选取、 隐含层的设计、 原始数据选择的可靠性都将对预测产生极大的影响。
初始人口P0＝5，则 P＝P0 e^(0.003(n-1650)) P/P0 = e^(0.003(n-1650)) 取对数得 ln(P/P0)＝(0.003(n-1650) n＝1881年 模型计算结果：1881年世界人口达到10亿，人口翻番用了231年 初始人口P0＝36，增长率r=0.021则 采用 ln(P/P0)＝(0.021(n-1970。
优点有:
1、建立的模型能与实际紧密联系，结合实际情况对所提出的问题进行求解，使模型更贴近实际，通用性、推广性较强。
2、基于模型算法新颖，且计算方便。基于模型考虑相对全面，仿真结果合理性较强;基于算子和的评价模型比较精确，得到的因素权重可信度比较高。
3、可视化界面形象逼真，操作简便，便于推广。
4、个模型通过对实验数据的分析不仅使问题得到了一定程度上的解决，而且还能迅速掌握了实验数据的特点为建立更合理的模型提供了参考经验。
5、模型对于数据分布及样本量、指标多少无严格限制，既适于小样本资料，也适于多评价单元、多指标的大系统，较为灵活、方便。
6、模型..可操作性强，适用范围广泛，基于可能度模型比较精准，得到的因素权重可信度比较高。模型安排方案具体，在模型的基础上进一步细分，提出了较为精细的方案。模型提出了一个通用指标，可广泛应用于其它领域。
7、模型可靠性高，所采用的研究方法移植性强，但所求得的估计值可能存在一定偏差。模型对函数的构思存在一定的独到之处，弓I入了非线性规划,但是模型检验方式较为复杂。缺点有：
8、基于的预测模型运算过程比较麻烦，数据多，运算过程庞大，编程以及程序运行耗时比较多。
9、基干模型中的参数确定的(模糊性)决定了其推广的相对难度，需要经过更加专业的处理。
10、制定过程中的随机因素较多，使得模型不能将其准确地反应出来。适用场景于动物种群数量的建模当中。
