典型文献
未来我国人口自然增长率预测——基于BR-BP神经网络
文献摘要：
人口是一个国家国力的重要支撑,对人口问题的准确认知与精准预测对一个国家未来的稳定发展具有重要意义.通过用贝叶斯正则化算法改进传统BP神经网络,极大地改善了传统BP神经网络容易出现过拟合的缺点,加速神经网络收敛,并利用其预测未来五年(2022—2026)我国的人口自然增长率,结果得出,若不采取任何措施,我国人口将陷入负增长,人口问题迫在眉睫.为此,提出了全面放开生育、加快构建生育支持体系、充分尊重家庭生育意愿等政策建议.
文献关键词：
人口自然增长率;BR-BP神经网络预测;人口经济
中图分类号：
作者姓名：
刘伊宁;张添泽;张晓于;赵丽琴
作者机构：
山西财经大学,太原030006
文献出处：
引用格式：
[1]刘伊宁;张添泽;张晓于;赵丽琴-.未来我国人口自然增长率预测——基于BR-BP神经网络)[J].经济研究导刊,2022(23):73-75
A类：
B类：
人口自然增长率,BR,人口问题,精准预测,贝叶斯正则化,正则化算法,算法改进,过拟合,网络收敛,预测未来,采取任何,负增长,放开,生育支持体系,家庭生育意愿,神经网络预测,人口经济
AB值：
0.387377
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