机器学习实现各国人口预测

实验结果，实验数据，实验图解详见（ipynb文件）：项目源码

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项目背景

人口增长可以描述人口规模是如何随时间变化的。有几个原因值得研究。这项研究可以帮助科学家更好地预测未来人口规模和增长率的变化。因此，政府可以制定相应的政策，将未来人口控制在合理的范围内范围。例如，中国的计划生育政策是基于对未来人口增长和中国土地资源的预测，而土地资源很好地控制了人口增长。此外，研究人口增长可以让科学家洞察人与环境之间的关系。科学家还可以利用这些结果进一步解释影响人口增长的因素

项目描述

本项目的目的是建立一个机器学习模型，根据各国政府收集的人口统计数据对新加坡和中国的人口进行预测。我们将主要使用线性回归建立未来总人口的估计器，并通过几个性能指标对模型进行评估并对我们的预测做一些分析

项目进行

• 初始数据的获取

在网络上下载中国和新加坡人口的数据，并保存在本地data目录下存储为csv文件

选择2013年之前的数据作为培训数据

• 使用线性回归进行预测

使用线性回归建立了新加坡未来总人口的估计值

计算R2系数，发现非常接近1，可以证明我们的拟合效果很好

再次计算均方误差，也可以证明我们的拟合效果非常好

• 预测2013年之后的数据

我们通过这种方式预测了2013年之后的人口，并与真实数据进行对比

我们可以看到两组数据之间存在一些细微差异。为了减少差异，我们使用SVM模型重试

• 使用SVM重新进行预测

得到结果和真实数据相差明显减小

因此我们可以使用这种方法

• 预测2030和2050年的人口

将两个年份分别带入即可得到预测结果

• 绘制增长率分布图

最后，我们绘制了新加坡2020年人口增长率与年数的关系图和人口年龄分布图。

实验结论

我认为人口预测是合理的，新加坡未来的人口增长模式将以移民为主，自然增长为辅。根据《2020年新加坡人口白皮书》，新加坡政府宣布仍有100万人口的差距，这表明大量移民将面临失业此外，由于新冠病毒19型的逐步控制，新加坡的人口将在未来30年内稳步增长

实验改进方案

我发现移民和人口老龄化都是影响新加坡总人口的因素。但是，我们不能将它们分开处理。这两个因素可以相互影响。

因此，我们可以减少人口老龄化不利因素的权重，以便更好地预测未来人口。