本文着重研究中国人口预测模型，对我国人口总量通过多个数学模型进行全方位预测，科学客观的反映了我国未来增长趋势。本文对我国人口总量增长进行了短期预测，考虑了一系列的影响人口增长的指标，如男女比例、人口抚养比、人口老龄化等，对人口进行长期预测，使预测更加准确。由于短期预测和长期预测所需要考虑的指标不同，所以建立如下两个模型。

模型一，根据中国人口统计年鉴上对历年年末人口统计的数据，建立一元线性回归模型，灰色序列预测模型和logistic模型，分别预测未来五年的人口数量。由于这三种模型有各自的局限性，所以选择使用加权法建立熵权组合模型，并给出了使预测误差最小的三个预测模型的加权系数，分别为：0.0508，0.4748，0.4744。使用熵权组合模型对人口数量得到更加科学准确的短期预测。

模型二，根据我国第五次人口普查结果，得到2000年女性在各年龄段的人口数，生殖率以及死亡率，建立Leslie矩阵，建立相应的Leslie模型。通过预测可以得到，2001年到2080年我国总人口数以及老年人口数，2036年达到我国人口达到高峰有15.75亿。也可以看你出我国人口老龄化正在加速，预计本世纪40年代前后成为我国老年人口高峰平台，2014年65岁以上的老人将达到3.3409亿人。同时人口抚养比在2035年将超过0.6。最后得到我国育龄女性的人数，在2010年到2020年间育龄人数会急剧下降，2020年后会缓慢上升。    

最后，对模型一和模型二进行优缺点评价和探讨更好的人口预测模型。

模型的优点：

1、模型一熵权组合模型，综合一元线性回归模型、灰色预测模型和Logistic模型的特点，避各模型之短取各模型之短，对传统的预测模型进行创新。利用熵权法对模型组合进行预测，使预测结果更科学客观，提高了预测准确度

2、通过EXCEL软件对数据进行处理，做折线图和条形图，方便、简洁、直观；用matlab软件编程，减少大量计算过程。

3、模型二，通过第五次人口普查数据，数据相对准确科学。通过合理假设，在时间跨度不大的前提下，通过女性的不同年龄段的生育率和死亡率建立Leslie矩阵，建立了年龄结构的离散模型。不但预测未来七十年总人口，还得到了生育旺盛妇女人数以后的变化情况，未来七十年我国老龄化严重性以及人口抚养比状况，从多个方面反映了我国未来人口发展特点。为我国制定保障制度和生育政策提供了全面合理的依据。

二、模型的缺点：

1、影响人口增长的动态因素有很多，模型无法一一涉及到，所以现实和模型有一定的差距。

2、Leslie模型数据处理繁琐，熵权组合模型相对来说需要时间序列越长效果才会越好。

3、改论文模型并没有全面考虑到影响人口增长的全部因素，预测结果和现实有一定的差距。

4、不同模型在相应的时间阶段具有很高的预测能力，但是一旦脱离了这个时间阶段，模型的预测能力就会回落。

人口预测就是根据一个国家、一个地区人口现状，考虑到社会政治经济条件对人口再生产和转化的影响，分析其发展规律，运用科学的方法预计未来某个时期人口的发展状况。在写本论文之前，查阅了很多国内外关于人口预测模型的论文。国外习惯于用Malthus人口模型，这个模型只适用于人口持续中增长的状况，与我国人口增长实际不符合。在我国用的普遍的是宋健人口模型和灰色GM（1,1）模型，而宋健人口模型复杂，难以实施。所以本文着重采用了灰色GM（1,1）模型，进行短期预测。结合一元线性回归模型和logistic模型，取各模型之长弃各模型之短建立了熵权组合模型，对中国未来五年进行预测。在模型二中，运用了第五次人口普查的结果，数据具有权威性。针对各年龄段女性的生育率和死亡率，根据实际订正人口出生率，使长期预测的结果更属实。