众所周知，人口的数量和结构是影响社会和经济发展的重要因素。中国经历了从“计划生育”到“全面的两个孩子”，再到“自由化三个孩子”的政策实施，这是对中国人口发展趋势不断变化的调整。这三个儿童政策是中国实施的计划生育政策，以积极应对老龄化人口。 2021年5月31日，CPC中央委员会的政治局举行了一次会议，以考虑优化计划生育政策的决定，并促进人口的长期平衡发展，还指出，为了进一步优化生育政策，一对夫妇可以有三个孩子，应采取辅助措施。在中国人民共和国第13个全国人民大会和2022年中国人民政治咨询会议的第五届会议上的第五届会议上，全国人民代表大会的许多代表也发出了许多“好声音”另一个又一个国家人民代表大会的代表刘青芬建议：“我们应该执行鼓励分娩并减轻年轻人和雇主的负担。我们应该关注企业和企业和企业中女性雇员的职业发展渠道解决工作场所中妇女的担忧。个人所得税的特殊额外扣除应尽快涵盖0-3岁儿童的家庭。”国家人民代表大会代理人卢新建议说：“我们应该适当地延长男性育儿假并建立灵活的休假系统。男性亲子鉴定和育儿假不能一次，但可以划分和分享的灵活休假系统假期”。
基于以上可知，对于生育后的配套支持措施如何实施是当前育龄人群最为关心的问题之一，请你结合相关数据，建立相关数学模型，完成以下问题。
问题一:结合我国人口的年龄结构，建立数学模型，预测开放三孩后我国未来10年的人口状况;
解题思路
根据我国人口的年龄结构，根据实际年龄把人群分为几个类型(适育群体、未成年群体、老年群体、大龄群体或者其他群体)，并且每个群体都是动态变化的，以年为单位进行更迭，共更替十次。根据上述想法，建立一个学习预测模型的模型，例如极端学习机或BP神经网络，RBF神经网络（需要找到一定数量的数据），使用人群的比例，生育政策的变化和生活条件作为输入层，然后选择适当的中间层数量的适当数量，可以预测未来十年中的种群变化。如果数据量很小或找不到，则可以不考虑自变量的效果。使用时间序列预测直接预测中年，老年和青年等人群的数量。
click：https://mianbaoduo.com/o/bread/YpqalZxp
时间序列分析：
clc,clear
y=[433.8 564.6 656.9 649.8 515.1 772.0 826.4 892.7 963.9 1055.1 1162.7]; m=length(y);
n=[4,5]; %n 为移动平均的项数
for i=1:length(n)
%由于 n 的取值不同，yhat 的长度不一致，下面使用了细胞数组
for j=1:m-n(i)+1
yhat{i}(j)=sum(y(j:j+n(i)-1))/n(i);
end
y12(i)=yhat{i}(end);
s(i)=sqrt(mean((y(n(i)+1:m)-yhat{i}(1:end-1)).^2));
end
y12,s
B是典型的数据分析建模题，属于中规中矩的预测分析，每个问题需要结合问题条件，再对模型加入新的限制进行修改，能用的预测模型有很多，比如时间序列类型的灰度预测、多元非线性回归模型等等
基于问题一的模型，问题二和三主要就是解决双减政策的量化，医疗政策的量化问题了，然后修改问题一模型的条件进行修改优化
教育”、“医疗”、“住房”、“用人单位减负”、“个税专项附加扣除”、“延长男性育儿假”这些也即是模型输入的多个特征，模型标签可以是生育意愿。所以这个问题四可以建立的有lasso回归模型等等，此处自然需要体现相关系数矩阵，因为是题目说了是从多个方面综合考虑
后续持续更新中！！！
➡https://mianbaoduo.com/o/bread/YpqalZxp
function [p, a, avg] = AgePop(year)
if nargin==0; year = 2000; end
s = 90; % 将 s 岁以上的人合并为一类
P = YearPopDat(year, 'AllPop');
dat = load(['dat/AgeSexPop',num2str(year),'.dat']);
a = dat(:,1);
p = dat(:,2) + dat(:,3);
avg = sum(a.*p)/sum(p);
a = a(1:s+2);
p = [p(1:s+1); sum(p(s+2:end))]/sum(p)*P;
if nargin==0; plot(a, p, '-o'); xlabel('年龄'); ylabel('人口（千万）'); end
版权归原作者 codingsheep 所有， 如有侵权，请联系我们删除。