[发明专利]基于模糊逻辑预测统计人口总数的方法

权利要求书

1.一种基于模糊时间序列预测统计人口总数的方法，包括从国家统计局官网中，利用爬虫爬取n年的中国统计人口总数的历史数据和对应的年份，得到历史人口数据{Xt，t＝1，2，...，n}；然后，对收集到的数据作如下操作：

第一步，计算出每年统计人口总量的历史数据中两个相邻年份的人口增加值V_i(i＝1，2，...，n-1)，通过比较这些增加值，得到最大增加量V_max和最小增加量V_min；

第二步，确定论域：定义论域U＝[V_min*(1-α)，V_max*(1+α)]其中，0＜α＜1；将论域U等长度为j个区间(j＝1，2，...，m)，分别是u₁，u₂，...，u_m；取出每个区间的中值，赋值为

第三步，构建论域U的每个区间对应的语言变量，记为A_j(j＝1，2，...，m)，A_j表示的是人口变动由最小到最大的程度；

第四步，依据隶属度函数计算每年历史数据变化量的模糊子集向量，隶属度公式如下：

其中C是常数，V_i是第一步中计算出的每年的变动值，i＝1，2，..，n-1；j＝1，2，...，m；是第二步计算出的对应区间的中值点(j＝1，2，...，m)；

第五步，选取前n-2年的模糊隶属度向量来构成矩阵O_(n-2)*j，取出第n-1年的隶属度来构建向量K_1*j；然后，取出矩阵O_(n-2)*j的第j列中的元素和向量K_1*j中的第j个元素一一比较，j＝1，2，...，m，如果O_(n-2)*j中的元素取值比K_1*j大，就用K_1*j的值替换它，得到一个新的矩阵O′_(n-2)*j；

第六步，取出O′_(n-2)*j中的每列的最大值，保存到向量F(n)中：

F(n)＝[μ_t(1)＝Max(O′₁₁ O′₂₁ ... O′_(n-2)1)，

μ_t(2)＝Max(O′₁₂ O′₂₂ ... O′_(n-2)2)，

…………………………………

μ_t(m)＝[Max(O′_1m O′_2m ... O′_(n-2)m)]

简写为F(n)＝[μ_t(1)，μ_t(2)，...，μ_t(m)]；

第七步，去模糊化：将第六步中的结果代入 下式中，求出第n+1年的人口增长量V_n：

第八步，将V_n和第n年的历史统计总人口相加，得到的就是第n+1年的统计人口预测值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：n≥10。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：α取值20％。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：A₁表示“最低人口增长”；A₂表示“很低人口增长”；A_m表示“最高人口增长”。