摘要
机器学习广泛应用于NLP、数据挖掘、语音识别等领域。以国家统计局公示的城乡人口及性别差异数据为数据集,分析中国近70年的人口城镇化趋势、男女人口数量及比例差异、人口增长率变化,结合二次指数平滑法,建立时间序列人口预测数学模型,为预测模型构建数据迭代器,并给出2022年全国人口总量的预测值。研究结果验证了建立的模型在预测人口总数方面的合理性。
Machine learning is widely used in NLP,data mining,speech recognition and other fields.Taking the urban and rural population and gender difference data published by the National Bureau of statistics as the data set,it analyzes the population urbanization trend,the difference in the number and proportion of male and female population and the change in population growth rate of China in the past 70 years.Combined with the double exponential smoothing method,it establishes a time series population prediction mathematical model,builds a data iterator for the prediction model,and gives the predicted value of the national population in 2022.The results verify the rationality of the established model in predicting the total population.
作者
姚树为
姜大鹏
陈龙
王悦
Yao Shuwei;Jiang Dapeng;Chen Long;Wang Yue(China Unicom Smart City Research Institute,Beijing 100048,China)
出处
《邮电设计技术》
2023年第2期58-63,共6页
Designing Techniques of Posts and Telecommunications
关键词
机器学习
时间序列预测
二次指数平滑法
Machine learning
Time series prediction
Double exponential smoothing method
作者简介
姚树为,硕士,主要从事智慧城市领域相关的业务开发和技术创新以及大数据分析、机器学习等工作;姜大鹏,硕士,主要从事智慧城市领域、数字孪生城市信息模型CIM领域相关的产品研发工作;陈龙,学士,主要从事智慧城市、数字孪生方面的产品研发、管理和关键技术研究工作;王悦,硕士,主要从事数据分析、机器学习方向的技术应用以及智慧城市创新产品研发工作。
