摘 要

为了制定有效可行的经济发展规划、人口发展目标，我国在人口数据统计与预测上都付出了不少的心血。同时，国家社会战略目标和生育政策的贯彻与实施也受到人口预测的重要影响。因此，本文为实现中国各省市未来三年人口数据的预测，从国家统计局获得中国近20年的人口统计数据并学习了深度学习相关理论后，决定将神经网络应用于人口预测的研究中。本文从神经网络模型自身强大的学习能力出发，讨论了误差反向传播神经网络模型和长短期记忆时间序列模型在数据预测中的可行性；结合人口增长机制和神经网络模型去研究人口变化的重要数据特征值，在得出正确预测结果的基础上，加强了对人口系统波动性的认识。

从网络结构、算法理论、预测质量三个方面分别对BP神经网络模型和LSTM神经网络模型进行阐述以后，本文最终确定建立LSTM时间序列模型应用于人口预测，在保证准确率的前提下实现快速、区域化的人口总数、出生率、死亡率的预测。得到预测结果后，运用相关的数据可视化技术对人口数据结果进行展示，主要包括折线图、柱状图等展示方式。

本文的主要研究工作如下：

1. 整理中国各省份2000年-2018年人口数据信息，并进行相应的数据集成，构造训练所需的数据集。
2. 研究BP神经网络模型和LSTM神经网络模型的可行性，并进行网络模型结构设计，学习相应的算法，搭建神经网络模型进行训练，并进行相应的改进和优化，最后进行未来三年人口数据的预测，将相应的预测结果保存在统计表格数据中。
3. 为方便预测结果的展示和统计，基于Flask框架搭建Python后台，利用EChar-ts实现预测结果的数据可视化，包括折线图和柱状图的数据展示和数据联动等功能，最终完成了居民出生人口的预测及数据可视化系统。

关键词：深度学习；人口预测；神经网络模型；数据可视化

Abstract

In order to formulate effective and feasible economic development plans and population development goals,China has made great efforts in population data statistics and forecasting. Meanwhile, the implementation of social strategic goals and family planning policies are influenced by population projections. Therefore, in order to realize the forecast of population data of all provinces in the next three years, this thesis, after obtaining population data of nearly 20 years from the national bureau of statistics,decided to apply neural network to the research of population prediction after learning deep learning theory. Based on the strong learning ability, this thesis discusses the feasibility of back propagation and the model of long and short memory in data prediction. Combining the population growth mechanism and the neural network model to study the important data characteristic values of population change, on the basis of obtaining prediction results,the understanding of the fluctuation of population system is strengthened.

After elaborating the BP and LSTM neural network model from three aspects of network flat, algorithm theory and prediction quality, it is finally determined to establish the LSTM time series model and apply it to population prediction, so as to realize the rapid and regional prediction of total population, birth rate and death rate on the premise of ensuring accuracy. After the prediction results are obtained, relevant data visualization techniques are used to display the results of population data, mainly including line charts, bar charts and other display methods.

The main research work of this thesis is as follows:

1. Sorted out the population data information of all provinces in China from 2000 to 2018, and conducted corresponding data integration to obtain the data sets needed for training.
2. Study the feasibility of the BP neural network model and the LSTM neural network model, and design the network model structure, learn the corresponding algorithms, successfully build the neural network model for training, and make corresponding improvements and optimization, and finally carry out the population for the next three years For data prediction, save the corresponding prediction results in statistical table data.
3. In order to facilitate the display and statistics of the predicted results, a Python background was built based on Flask framework, and ECharts was used to realize the data visualization of the predicted results, including the data display and data linkage of broken line graph and bar graph. Finally, the prediction and data visualization system of resident birth population was completed.

Key Words：Deep Learning; Population Predict; Neutral Network Model;Data Visualization

目 录

第1章 绪论 1

1.1研究背景及意义 1

1.2国内外研究现状分析 2

1.3研究内容及目标 3

1.4本文的组织结构 4

第2章 基于深度学习的神经网络预测模型 6

2.1 BP神经网络模型 6

2.1.1模型结构 6

2.1.2误差反向传播算法描述 7

2.2 LSTM神经网络模型 8

2.2.1相关理论和技术 8

2.2.2模型的结构 9

2.2.3模型的训练过程 10

2.2.4 LSTM神经网络模型预测过程 11

2.3人口预测模型的确定 12

2.4小结 13

第3章 LSTM神经网络预测模型实验结果 14

3.1实验环境 14

3.2 数据集 14

3.3 实验结果 17

3.3.1度量指标 17

3.3.2 实验结果 17

3.4小结 19

第4章 数据可视化设计与实现 20

4.1数据可视化技术 20

4.2人口数据可视化系统需求分析 22

4.3人口数据可视化系统设计与实现 25

4.3.1总人口数的数据可视化 25

4.3.2出生率的数据可视化 27

4.3.3死亡率的数据可视化 28

第5章 总结与展望 29

5.1本文总结 29

5.2未来展望 30

参考文献 31

致谢 32

第1章 绪论

1.1研究背景及意义

多年来，我国一直位于世界人口数之最。据统计，2019年末我国人口总数约为14亿。有关人口的统计与分析一直是我国经济、政治发展所关注的焦点。因此，建立一个可以反应总人口数量、人口出生率死亡率和人口素质的数据预测及数据可视化系统是非常必要的。

人口数据的统计和分析一直以来都是国家统计局的重要工作，其中不仅包含年度数据、季度数据、月度数据，还会按照重要省市分地区统计数据。统计结果采用表格、树形结构、柱状图、折线图、饼状图等多种可视化工具呈现，如图1.1所示。