【摘 要】
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文章基于《中国统计年鉴》公布的数据，通过建立反向传播（Back Propagation,BP）神经网络预测算法，使用多项式拟合算法模型和修正的Logistic模型两种算法进行对比，对2030年的人口进行预测。预测数据结论表明，3种算法预测的人口总数同国家人口发展报告预测的人口总数相比，其绝对误差均在误差范围内。其中，误差最小的是BP神经网络预测模型，该模型预测2030年总人数为14.33亿，绝对误
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文章基于《中国统计年鉴》公布的数据，通过建立反向传播（Back Propagation,BP）神经网络预测算法，使用多项式拟合算法模型和修正的Logistic模型两种算法进行对比，对2030年的人口进行预测。预测数据结论表明，3种算法预测的人口总数同国家人口发展报告预测的人口总数相比，其绝对误差均在误差范围内。其中，误差最小的是BP神经网络预测模型，该模型预测2030年总人数为14.33亿，绝对误差为0.006。
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