1、“.....使得该模型具有较强的理论意义以及较广泛的应用价值，相关人口政策可以依据本文的预测结果进行制定。图年人口增长率变化图。灰色神经网络模型的江苏省人口预测分析人口学论文。江苏省未来人口总量预测根据江苏省统计年鉴人口统计数灰色神经网络模型的江苏省人口预测分析人口学论文色神经网络预测值与实际值对比表，模型以及灰色神经网络年预测结果表灰色神经网络模型年人口总量预测结果数据表明，江苏省未来十年人口将达到万人，人口变化呈现增长趋势，但增长幅度较小......”。

2、“.....可以大致推断江苏省未不具备良好的外推性，不适用未来人口预测，因此本文利用年的数据对年进行预测，结果如表。根据表数据计算，对年的预测结果模型与灰色人工神经网络模型平均相对误差分别为，预测精度为，灰色神网络模型预测精度优于，模型。同时最小。神经网络是目前应用最广泛的神经网络模型之。通过分析预测结果相对误差模型相对误差存在非均匀性，通过绘制两种模型相对误差的对比图，灰色神经网络模型在定程度上对，模型相对误差的非均匀性进行了优化。此外通过计设覾为参数列，构造矩阵在此基础上......”。

3、“.....解得在此处键入公式，则，模型时间响应序列为为确保建立的灰色模型具有较高的精度，需要对结果进行误差检验分析，通过计算平均相对误差，均方差比值以及小误差概率判复杂的问题。灰色人工神经网络模型建模过程利用，模型得到预测值。利用误差平方和负梯度下降原理进行阈值和权值修正，使误差平方和小于目标值。利用灰色神经网络模型计算得到预测值，并验证模型的外推性，利用预测模型预测原始数据最后保建立的灰色模型具有较高的精度，需要对结果进行误差检验分析，通过计算平均相对误差......”。

4、“.....其中平均相对误差其中平均相对误差人工神经网络和灰色人工神经网络神经网灰色神经网络模型，对江苏省年的人口总量进行预测。采用灰色，模型以及神经网络相结合，在定程度上降低了，模型预测误差的非均匀性，同时增强神经网络的外延性，使得该模型具有较强的理论意义以及较广泛的应用价值，相关人经网络模型对江苏省未来年人口总量进行预测，预测结果如表。图，模型以及神经网络相对误差对比图表年江苏省人口总数表，模型与灰色人工神经网络模型预测结果图灰色神经网络预测值与实际值对比表......”。

5、“.....分析预测值与实际值的相对误差。灰色神经网络模型的江苏省人口预测分析人口学论文。，模型建模步骤如下首先设为时间序列，为的累加生成序列，为的紧邻均值生成序列，其中建立，模型为的紧邻均值生成序列，其中建立，模型。图层前馈网络结构灰色人工神经网络针对两者的局限性，本文采用，模型与神经网络相结合的灰色人工神经网络模型，有效地提高运算精度及能力，解决更，预测精度为，经过比较灰色神网络模型优于，模型......”。

6、“.....预测结果拟合程度较高，由于神经网络预测模型存在过拟合的问题，导致模型不具备良好的外推性，不适用未来人口预测，因此本文利用年的数据模型是种信息前向传播，误差反向传播的神经网络模型，能够通过训练样本反向传播调节网络的阈值和权值，使误差平方最小。神经网络是目前应用最广泛的神经网络模型之。，模型建模步骤如下首先设为时间序列，为的累加生成序列，政策可以依据本文的预测结果进行制定。图年人口增长率变化图。灰色神经网络模型的江苏省人口预测分析人口学论文。设覾为参数列......”。

7、“.....将求解的覾带入微分方程，解得在此处键入公式，则，模型时间响应序列为为结果表灰色神经网络模型年人口总量预测结果数据表明，江苏省未来十年人口将达到万人，人口变化呈现增长趋势，但增长幅度较小，且增长率呈现降低趋势，可以大致推断江苏省未来人口变化趋于稳定。本文根据江苏省统计年鉴中的人口总量，通过建年进行预测，结果如表。根据表数据计算，对年的预测结果模型与灰色人工神经网络模型平均相对误差分别为，预测精度为，灰色神网络模型预测精度优于，模型。同时，灰色神经模型外推性较好......”。

8、“.....根据建立的灰色灰色神经网络模型的江苏省人口预测分析人口学论文测结果相对误差模型相对误差存在非均匀性，通过绘制两种模型相对误差的对比图，灰色神经网络模型在定程度上对，模型相对误差的非均匀性进行了优化。此外通过计算平均相对误差，模型与灰色人工神经网络模型平均相对误差分别进行预测罗荣桂团队贾楠团队基于神经网络对中国人口预测王瑞娜团队基于，模型对辽宁省人口进行预测团队基于灰色模型对伊朗人口进行预测。江苏省未来人口总量预测根资料，本文选取了年人口总量作为序列数据来预测，数据如表......”。

9、“.....建立，模型时间响应式将，模型时间响应式计算所得年的预测值作为输入数据，年的实际值作为输出数据，结果如表。关键词神经网络人口预测江苏省灰人口变化趋于稳定。本文根据江苏省统计年鉴中的人口总量，通过建立灰色神经网络模型，对江苏省年的人口总量进行预测。采用灰色，模型以及神经网络相结合，在定程度上降低了，模型预测误差的非均匀性，同时增强神经网络的外灰色神经模型外推性较好，适用未来年的人口预测，根据建立的灰色神经网络模型对江苏省未来年人口总量进行预测，预测结果如表。图......”。