径向基函数网络在陕西省人口预测中的应用

人口预测是根据过去人口数据总结人口变化规律,并利用这个规律对未来人口进行预测。神经网络对复杂非线性系统具有曲线拟合能力,能够较好地完成这种预测任务。采用Matlab的神经网络工具箱函数建立神经网络预测模型,编程简单;还能克服常规语言建立预测模型存在的模型结构复杂、训练时间长等缺点。本文通过编程实现了RBF(RadialBa-sisFunction)神经网络的建立、学习和训练。然后,利用RBF神经网络预测模型对陕西省1970～2004年人口实际数据进行非线性曲线拟合分析和进一步预测,预测最大误差为0.0255%,算例证明了该方法的实用性和有效性。