在、相互促进、相互制约，具有影响经济、社会、资源与环境功能、结构的有机整体。影响人口系统的因素是多种多样的，它们之间的关系不是简单的线性关系，而是复杂的非线性关系，是处于动态变化之中的。
1.2 数据处理
1.分批要素推算法
为了对我国人口发展情况进行精确的中短期预测，结合我们对人口系统结构进行的关联分析，我们引进了分批要素推算法，以估算出的当前人口的年龄构成、生育率、死亡水平为基础，根据近年来人口动态趋势，并参照人口政策的发展，作出今后若干年人口动态变化的假设，推算这些年间人口的增长。
用分要素推算法预测人口，需要（1）按性别、年龄分组的基础人口数字；（2）生育水平发展的假设；（3）死亡水平发展的假设。
2.年龄移算法
预测人口涉及的因素很多，包括迁入率，出生率，死亡率等。根据题中所给数据的特点（死亡率可以忽略不计），我们用年龄移算法进行推算。 所谓年龄移算法就是根据一定的分年龄的人口生存率，推算出人口总体中每一年龄的原有人口由低年龄组转移到高年龄组时的存活人数。显然，第n年年底各年龄人口数到第n+1年年底依次转为高一年的年龄组人口，0岁组转为1岁组，1岁组转为2岁组，以此类推。在由低年龄组转为高年龄组的过程中，总有一部分人死亡，因此，转为高年龄组的的生存人数是原有人口数乘以（1-死亡率）或乘以生存率。这种逐年龄移算就得出的原有人口在预测期各年内各年龄的人口数的方法称为“年龄移算法”。
题中所给数据是从深圳市人口普查得到的数据，根据源数据计算出2000——2010年深圳市人口数量及构成，以及出生率、死亡率以及自然增长率（见表1）
为了找出影响深圳人口增长的主要因素，将影响深圳市总人口数的因素迁入人数，出生人数和死亡人数做成柱形图（见图1），可以直观分析出，影响总人数的因素有迁入人数和出生人数。而迁入人数即为原始数据中的非户籍流动人数，这是由深圳市的人口流动性大而决定的。
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人口的变化曲线（见图2），分析知，非户籍曲线的变化接近于年末住人口的
变化，与（2）中预测的结果吻合。
1.3 灰色关联分析的具体步骤
1.3.1 相关系数①
?(xy)??(x?x)(y?y)2 （1）
?x?x(y?y)??2 根据相关系数公式，计算出深圳市2000—2010年迁入人数和出生人数的相关系数列表（见表2）。
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查资料如下：
分析可知，深圳市总人口数主要由迁入率、出生率和死亡率所决定。而由迁入率的影响最大。故依次用matlab分别拟合出迁入人数、出生人数的人口增长曲线，它们的线性和即为总人口的增长曲线。用matlab拟合非户籍人口增长图形②及其误差分析拟合曲线③（见图3）。
得非户籍人数增长函数如下：
Q1(t)?2.054?10?63?0.07533t（单位为：万人） (2)
用matlab拟合检验，其置信度为93.19%. 1.4 出生人数对人口增长的影响
由上述的灰色关联性分析知，出生率是对人口增长的又一大因素。故利用所给数据利用matlab拟合出出生人口增长曲线④(见图4)。
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用matlab画出图像如图所示，拟合出出生人数的函数④为：
C1(t)?1.218?10?53?0.06705t（单位：人） （3）
用matlab拟合检验，其置信度为95.4%. （2）人口结构的发展趋势分析
人口结构主要包括2000—2010年人口数量年龄结构，即各年龄段的人口在总人口的占有量的变化，绘出曲线如下图所示。可以看出，15岁—29岁之间的人口是主要人口，这也就突出了深圳市人口以年轻人口为主的特征，更突出其人口迁入率大且以年轻人为主的特点。
图五 2000—2010年人口数量年龄结构
对老
龄化人口的数据进行计算，列表（见表3）
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用matlab拟合出老龄化人口的增长曲线⑤并求出参数得函数（图形如图所示）：
所得函数为：
Lt)?1.528?10?68?0.08326t （单位： 万人） （4）
此曲线经matlab误差验证得出置信度为：98.5%.
由此曲线可知，深圳市老龄化的人口增长很快，，至2020年会有很大的人口比重，即虽然深圳市的流动人口特别多，且以年轻人为主，但是10年后，其老龄人数的比重将会大大增加，这样将会导致医疗方面的需求将会大大增加。故老龄化人口将是预测床位分析的最主要的因素之一。 （3）预测全市和各区床位需求
在（1）、（2）的基础上，我们依据人口的增长趋势以及人口结构的变化来分析全市的医疗床位的需求。在此基础上，再根据深圳市卫生设备资金总额各区构成情况来进行各区的床位配置，从而估计出各区的床位需求，以便能最大限度的满足人口的就医需求。
深圳是一个人口流动大，且年轻人居多的城市，用年龄移算法推得十年以后的老年人口数量的增长如上图六所示，分析之知，年轻人的数量仍然很大，用灰色关联分析法①，分析得出：床位的需求不仅与老龄人口的数量有关，还与年轻人口的数量有关。
用matlab拟合出床位需求随时间的变化曲线（见图7）。
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