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[1]曲 芳,明向兰.基于回归分析法的黑龙江省人口预测及应用[J].工业仪表与自动化装置,2015,(03):66-68.
 QU Fang,MING Xianglan.Based on regression analysis method of Heilongjiang province population forecast and application[J].Industrial Instrumentation & Automation,2015,(03):66-68.
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基于回归分析法的黑龙江省人口预测及应用(PDF)

《工业仪表与自动化装置》[ISSN:1000-0682/CN:61-1121/TH]

卷:
期数:
2015年03期
页码:
66-68
栏目:
出版日期:
2015-06-15

文章信息/Info

Title:
Based on regression analysis method of Heilongjiang province population forecast and application
文章编号:
1000-0682(2015)03-0000-00
作者:
曲 芳12明向兰2
(1.黑龙江科技大学 实训中心,哈尔滨 150022;2.东北农业大学 工程学院,哈尔滨 150030)
Author(s):
QU Fang12MING Xianglan2
(1.Center of Engineering Training and Practice, Heilongjiang University of Science and Technology, Harbin 150022,China;2. Engineering Institute, Northeast Agriculture University, Harbin 150030,China)
关键词:
回归分析人口预测线性回归
Keywords:
regression analysis population forecast linear regression
分类号:
O221
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
该文试用回归分析的方法,建立黑龙江省人口总数与时间的一元线性回归模型。并利用此模型分析我省近11年来的人口变化趋势,同时进行我省未来人口的预测和检验,此法是一种人口预测的有效方法,对于城市规划的科学性与严谨性,有着十分重要的意义。
Abstract:
The paper uses regression analysis method to establish linear regression model of the total population and time in Heilongjiang Province. And using this model to analyze the nearly population trends of our province in recent 11 years, at the same time, forecasting and testing the province’s future population, this method is an effective method of population forecasting, for the scientific and rigor of urban planning, it has a very important meaning.

参考文献/References:

[1] 蒋辉.我国人口预测分析[J].科技管理研究,2005, 11(11):142.
[2] 逢锦波,武博.基于Logistic模型的青岛常住人口预测[J]. Journal of Shandong University of Science and Technology (Natural Science),2008,27(3):102-108
[3] 王勇胜,薛继亮.基于多种模型组合的我国2015年人口总数预测[J].西北农林科技大学学报:社会科学版,2009, 9(1):75-79.
[4] 贾刘强,舒波,唐由海.在城镇化发展目标研究中人口预测模型的应用[J].四川建筑科学研究,2008,2(1):198.
[5] 付莹.回归分析在人口预测中的应用[J].辽宁高职学报,2000,2(1):56-58.
[6] 陈宇,曹荣林.人口预测工作存在的问题分析[J].安徽理工大学学报,2007,9(9):31.
[7] 马宾.中国人口控制:实践与对策[M].北京:中国国际广播出版社,2009:416.
[8] 门可配,官琳琳,尹逊震.基于两种新型灰度模型的中国人口预测[J].经济地理,2007(11):942.

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备注/Memo

备注/Memo:
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更新日期/Last Update: 1900-01-01