Logistic回归人口预测模型。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本研究构建了我国人口增长的预测模型，旨在对各年份全国人口总量在短期和长期内的增长趋势进行预测，同时对人口老龄化以及人口抚养比等一系列重要的评估指标也进行了相应的预测。此外，本文还提出了与人口控制和管理相关的具体措施。模型Ⅰ则采用了Logistic人口阻滞增长模型，并利用了附件2中提供的原始数据，同时结合了网络上查阅到的补充信息，根据1954年、1963年、1980年到2005年这三组总人口数据分别建立模型并进行预测。随后，将预测结果与附件1《国家人口发展战略研究报告》中呈现的预测值进行了对比分析，最终确认运用1980年到2005年的总人口数作为模型的输入，能够产生较为理想的预测效果，并且模型的拟合曲线表现出良好的适应性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

Logistic回归模型详解-Logistic回归

优质

简介：本文详细介绍Logistic回归模型，包括其原理、公式推导及应用案例，帮助读者深入理解该算法在分类问题中的作用和优势。 Logistic回归模型是一种概率预测模型，在给定自变量的取值情况下可以估计事件发生的概率。其中，P表示概率；β0是常数项；而β1、β2……βm则是偏回归系数。这里使用了指数函数来表达这种曲线关系。

Logistic预测_逻辑回归_LRMATLAB

优质

本资源介绍如何使用MATLAB进行物流回归（逻辑回归）模型构建与预测，涵盖数据准备、模型训练及评估等步骤。使用MATLAB实现逻辑回归分类功能，并输出预测标签predict_label以及准确性ACC。

XGBoost回归预测模型

优质

XGBoost回归预测模型是一种高效准确的机器学习算法，用于预测分析，特别擅长处理大规模数据集，通过正则化等技术有效防止过拟合，提高模型泛化能力。 XGBOOST回归预测是一种常用的机器学习方法，用于预测连续值的目标变量。这种方法在处理大量数据和复杂模型时表现出色，并且能够有效地减少误差，提高模型的准确性。通过优化目标函数并引入正则化项来防止过拟合，XGBoost还提供了一种高效的方式来计算一阶和二阶导数，从而加速了梯度提升树算法的学习过程。

Logistic回归模型的两项训练与测试

优质

本篇文章探讨了Logistic回归模型在机器学习中的应用，并详细介绍了该模型的训练和测试方法。通过分析不同参数设置下的表现，为读者提供了优化模型性能的有效策略。项目案例1：使用Logistic回归在简单数据集上的分类。项目案例2：从疝气病症预测病马的死亡率。

NBA赛果预测：运用Logistic回归模型分析每日赛事

优质

本文章利用Logistic回归模型深入分析影响NBA比赛结果的各项因素，提供每日赛事预测，帮助球迷和博彩者做出明智决策。使用Python中的Logistic回归模型预测NBA比赛结果。该模型利用从stats.nba.com获取的八个因素来确定NBA比赛的结果。每个统计数据都调整为每100个回合，以确保速度不会影响到预测。主队胜率、篮板数、营业额（失误）、正负值、进攻等级、防守等级、真实投篮命中率等数据被用于模型训练和预测。安装：使用pip3命令安装所需库： ``` pip3 install -r requirements.txt ``` 进行每日预测，需打开nbaPredict.py文件。编辑对makeInterpretPrediction函数的调用，并提供所需的比赛日期、赛季以及该赛季开始日期的信息。然后通过终端或IDE运行程序，在等待约1到3分钟后，模型将完成抓取统计数据并输出主队击败客队的机会百分比。对于过去的预测分析，请打开makePastPredictions.py文件进行编辑。需要设定所需的起始日期和结束日期、季节信息以及赛季开始时间，并指定一个用于保存结果的CSV文件名。注意：起始日期应至少在该赛季开始后的第三天，且结束日期不包括在内。运行程序后，在Data文件夹中将生成两个CSV文件，其中一个包含比赛数据，另一个则记录预测的比赛结果。

高斯回归预测模型

优质

高斯回归预测模型是一种基于概率统计的非参数机器学习方法，利用高斯过程对连续值目标进行预测，广泛应用于函数逼近和时间序列分析等领域。高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR）是一种非参数统计方法，在机器学习领域广泛应用于预测建模。本资料包提供了全面的资源来帮助初学者理解这一技术，包括理论介绍与实际代码示例。高斯过程是指任意有限子集都服从多维正态分布的概率模型。在GPR中，我们把函数看作是从一个特定的高斯过程中随机抽取出来的样本。这种建模方式的优点在于可以通过选择不同的协方差（或核）函数来适应不同复杂度的数据模式。核心概念是定义一种先验概率为高斯过程的假设空间，并通过观测数据更新这一分布，得到后验概率。这一步骤通常涉及计算卡尔丹-勒贝格逆或者使用更高效的近似方法如Cholesky分解。在获得后验模型之后，我们可以对未观察到的数据点进行预测并评估其不确定性。资料包中可能包含以下内容： 1. 理论部分：解释高斯过程回归的基本概念、协方差函数的选择以及训练和预测流程。 2. 代码实现：可能会包括Python语言的实现示例，如使用Scikit-Learn库中的GaussianProcessRegressor类或自定义算法。 3. 示例数据集：提供真实或模拟的数据集合以演示如何应用高斯过程回归进行分析。 4. 结果可视化展示预测结果和模型性能。学习这项技术需要一定的概率统计、矩阵代数及优化理论基础，并且熟悉一种编程语言（如Python）将非常有帮助。通过本资料的学习，初学者可以掌握GPR的工作原理并将其应用到实际项目中进行准确的预测分析。

Logistic回归模型的MATLAB实现.zip

优质

本资源包含Logistic回归模型在MATLAB中的详细实现代码及数据示例，适合初学者学习和实践统计建模与机器学习的基础算法。本段落将介绍如何使用MATLAB代码实现多元逻辑回归模型。这对于希望用MATLAB来构建多元逻辑回归模型的朋友会很有帮助。

人口预测模型分析人口预测模型分析

优质

本研究聚焦于探索和评估不同的人口预测模型，旨在准确预估未来人口趋势及其对社会经济的影响。通过综合历史数据与当前变量，为政策制定提供科学依据。人口预测模型是一种用于分析未来一段时间内一个国家或地区人口变化趋势的工具。它基于当前的人口统计数据、出生率、死亡率以及移民数据等因素进行建模，并结合经济和社会发展趋势，对未来几年甚至几十年的人口规模及结构做出预测。这类模型对于政府制定政策（如教育规划和医疗保健服务）、企业市场分析等方面具有重要意义。通过准确地预估未来人口数量及其分布特征，决策者可以更好地应对社会老龄化、劳动力短缺等问题，从而促进经济社会的可持续发展。

改良Logistic方法的人口预测模型数学建模报告

优质

本报告提出了一种改进的逻辑回归方法用于人口预测，通过调整原有Logistic模型参数和引入更多影响因素，提高预测精度与适用性。本段落首先运用改进的 Logistic 模型预测了山西省中短期的人口数量；接着综合考虑性别比例、国家人口政策以及迁入迁出比率等因素，合理地预测了短期内山西人口的变化情况。我的实践报告在内容上有所创新，并最终获得了87分的成绩。

逻辑回归代码预测中国人口

优质

本项目采用Python编程实现逻辑回归算法，基于历史数据对中国未来的人口趋势进行预测分析。人口阻滞增长模型是一种描述人口数量在资源限制下随时间变化的数学模型。该模型假设环境对人口的增长有一定的承载能力，在达到这一极限之前，人口将以加速的方式增加；一旦接近或超过这个极限值，增长率将逐渐减缓直至停止或者趋于稳定状态。这种模式通常被用于生物学、生态学以及社会科学领域中研究种群动态和预测未来发展趋势。