深圳人口与医疗需求预测分析

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1、深圳人口与医疗需求预测分析队员：广西大学数学与信息科学学院刘伟广西大学数学与信息科学学院黄建园广西大学数学与信息科学学院彭伟指导老师：广西大学数学与信息科学学院吴晓层模型建立一深圳人口预测模型二深圳医疗需求预测模型深圳人口预测模型1深圳市户籍人口与非户籍人口分析2深圳市人口年龄结构增长预测模型深圳人口数量增长预测模型3深圳医疗需求预测模型1影响深圳市医疗需求因素分析2全市及全区床位需求预测模型各疾病于不同医疗机构的床位需求预测模型3深圳市户籍人口与非户籍人口分析户籍人口比例图：非户籍人口比例图深圳市户籍人口与非户籍人口分

2、析非户籍人口比例图：深圳市户籍人口与非户籍人口分析发现：1.户籍人口与非户籍人口占总人口的比例于2000年发生转变，户籍人口比例由原来的逐年下降转为逐年上升，非户籍人口比例由原来的逐年上升转为逐年下降。2.其变动特点的无后效性。利用马尔可夫预测方法，分析出未来深圳市的户籍与非户籍人口比例的发展态势。符号说明：深圳市户籍人口与非户籍人口分析模型建立：深圳市户籍人口与非户籍人口分析将其化作矩阵形式得其中为状态转移矩阵再由递推关系可以得到马尔可夫预测模型：深圳市户籍人口与非户籍人口分析深圳市户籍人口与非户籍人口分析户籍人口比例

3、非户籍人口比例2000年0.17810.82192001年0.18220.81782002年0.18680.81322003年0.19390.80612004年0.20620.79382005年0.21980.78022006年0.22600.77402007年0.23280.76722008年0.23900.76102009年0.24270.75732010年0.24200.7580深圳市户籍人口与非户籍人口分析年份户籍人口非户籍人口年份户籍人口非户籍人口2001年0.1847040.8152962011年0.2495

4、80.750422002年0.1912520.8087482012年0.2540830.7459172003年0.1977460.8022542013年0.2600490.7399512004年0.2041850.7958152014年0.2659650.7340352005年0.210570.789432015年0.2718310.7281692006年0.2169010.7830992016年0.2776470.7223532007年0.2231790.7768212017年0.2834150.7165852008年

5、0.2294040.7705962018年0.2891340.7108662009年0.2355770.7644232019年0.2948060.7051942010年0.2416980.7583022020年0.3004290.699571深圳市户籍人口与非户籍人口分析未来户籍与非户籍人口比例的变动状况：误差分析：深圳市户籍人口与非户籍人口分析发现：实际与预测比例之间的误差较小，整体平均相对误差仅为1.67%，说明模型的预测效果较好，能较为切实合理的反应出未来人口比例的变化。深圳市人口年龄结构增长预测模型问题分析：纵观

6、各种人口增长预测问题，都不约而同的涉及到三个基本因素，即生育率，死亡率，净迁移率.而在常用的人口预测模型中，Leslie矩阵模型在处理年龄结构有其独特的优势。基于以下原则：应符合人口繁衍变化的自然特征。应能反映各年龄段人口数量随时间变动的特征。能根据不同社会的需求提供相应的选择。符号说明：深圳市人口年龄结构增长预测模型假设研究的人群中最大年龄为M岁，将其按年龄大小等间隔地划分为n个年龄段，各年龄段表达式如下：以每5岁为一组，最大年龄为100岁，则其分组为0~4，···，95~99岁，100岁以上，共n=21个年龄段

7、）人口年龄的分布向量人口年龄段的划分与离散化处理：深圳市人口年龄结构增长预测模型然后再对时间离散化，设初始时间为，并记则表示经过k个以为周期间隔的时间段。在时，人口年龄的分布向量为深圳市人口年龄结构增长预测模型各年龄段变化率与人数变动的处理：深圳市人口年龄结构增长预测模型深圳市人口年龄结构增长预测模型人口迁移因素的处理：深圳市人口年龄结构增长预测模型1、对于存活率与净迁入率数据的设定：我们观察题目附件2~4的数据并结合人口增长的规律分析发现，存活率、净迁入率与人口数之间存在着以下关系：也就是说因此，我们便可以利用消除随机

8、影响后的各年龄段人口数的变动，来代替存活率与净迁入率，简化了数据的收集工作，然后便可以结合Leslie矩阵，预测出未来深圳市人口年龄结构的变动情况。深圳市人口年龄结构增长预测模型2、对于实际生育率数据的设定：实际生育水平关系到一个模型的准确度，而由于缺乏这方面相关的数据。因此，我们认为2000年深圳市各年龄段的实际生