河南省焦作中站区人口具体情况数据分析报告2019版

河南省焦作中站区人口具体情况数据分析报告2019版

序言

焦作中站区人口具体情况数据分析报告从年末总户数，年末总人口数量，常住人口总数量，城镇常住人口数量，城镇化率等重要因素进行分析，剖析了焦作中站区人口具体情况现状、趋势变化。

借助对数据的发掘及分析，提供一个全面、严谨、客观的视角来了解焦作中站区人口具体情况现状及发展趋势。焦作中站区人口具体情况分析报告数据来源于中国国家统计局等权威部门，并经过专业统计分析及清洗而得。

焦作中站区人口具体情况数据分析报告以数据呈现方式客观、多维度、深入介绍焦作中站区人口具体情况真实状况及发展脉络，为需求者提供必要借鉴及重要参考。

目录

第一节焦作中站区人口具体情况现状 (1)

第二节焦作中站区年末总户数指标分析 (3)

一、焦作中站区年末总户数现状统计 (3)

二、全省年末总户数现状统计 (3)

三、焦作中站区年末总户数占全省年末总户数比重统计 (3)

四、焦作中站区年末总户数（2016-2018）统计分析 (4)

五、焦作中站区年末总户数（2017-2018）变动分析 (4)

六、全省年末总户数（2016-2018）统计分析 (5)

七、全省年末总户数（2017-2018）变动分析 (5)

八、焦作中站区年末总户数同全省年末总户数（2017-2018）变动对比分析 (6)

第三节焦作中站区年末总人口数量指标分析 (7)

一、焦作中站区年末总人口数量现状统计 (7)

二、全省年末总人口数量现状统计分析 (7)

三、焦作中站区年末总人口数量占全省年末总人口数量比重统计分析 (7)

四、焦作中站区年末总人口数量（2016-2018）统计分析 (8)

五、焦作中站区年末总人口数量（2017-2018）变动分析 (8)

六、全省年末总人口数量（2016-2018）统计分析 (9)

七、全省年末总人口数量（2017-2018）变动分析 (9)

八、焦作中站区年末总人口数量同全省年末总人口数量（2017-2018）变动对比分析 (10)

第四节焦作中站区常住人口总数量指标分析 (11)

一、焦作中站区常住人口总数量现状统计 (11)

二、全省常住人口总数量现状统计分析 (11)

三、焦作中站区常住人口总数量占全省常住人口总数量比重统计分析 (11)

四、焦作中站区常住人口总数量（2016-2018）统计分析 (12)

五、焦作中站区常住人口总数量（2017-2018）变动分析 (12)

六、全省常住人口总数量（2016-2018）统计分析 (13)

七、全省常住人口总数量（2017-2018）变动分析 (13)

八、焦作中站区常住人口总数量同全省常住人口总数量（2017-2018）变动对比分析 (14)

第五节焦作中站区城镇常住人口数量指标分析 (15)

一、焦作中站区城镇常住人口数量现状统计 (15)

二、全省城镇常住人口数量现状统计 (15)

三、焦作中站区城镇常住人口数量占全省城镇常住人口数量比重统计 (15)

四、焦作中站区城镇常住人口数量（2016-2018）统计分析 (16)

五、焦作中站区城镇常住人口数量（2017-2018）变动分析 (16)

六、全省城镇常住人口数量（2016-2018）统计分析 (17)

七、全省城镇常住人口数量（2017-2018）变动分析 (17)

八、焦作中站区城镇常住人口数量同全省城镇常住人口数量（2017-2018）变动对比分析18 第六节焦作中站区城镇化率指标分析 (19)

一、焦作中站区城镇化率现状统计 (19)

二、全省城镇化率现状统计 (19)

三、焦作中站区城镇化率占全省城镇化率比重统计 (19)

四、焦作中站区城镇化率（2016-2018）统计分析 (20)

五、焦作中站区城镇化率（2017-2018）变动分析 (20)

六、全省城镇化率（2016-2018）统计分析 (21)

七、全省城镇化率（2017-2018）变动分析 (21)

八、焦作中站区城镇化率同全省城镇化率（2017-2018）变动对比分析 (22)

图表目录

表1：焦作中站区人口具体情况现状统计表 (1)

表2：焦作中站区年末总户数现状统计表 (3)

表3：全省年末总户数现状统计表 (3)

表4：焦作中站区年末总户数占全省年末总户数比重统计表 (3)

表5：焦作中站区年末总户数（2016-2018）统计表 (4)

表6：焦作中站区年末总户数（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (4)

表7：全省年末总户数（2016-2018）统计表 (5)

表8：全省年末总户数（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (5)

表9：焦作中站区年末总户数同全省年末总户数（2017-2018）变动对比统计表 (6)

表10：焦作中站区年末总人口数量现状统计表 (7)

表11：全省年末总人口数量现状统计表 (7)

表12：焦作中站区年末总人口数量占全省年末总人口数量比重统计表 (7)

表13：焦作中站区年末总人口数量（2016-2018）统计表 (8)

表14：焦作中站区年末总人口数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (8)

表15：全省年末总人口数量（2016-2018）统计表 (9)

表16：全省年末总人口数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (9)

表17：焦作中站区年末总人口数量同全省年末总人口数量（2017-2018）变动对比统计表（比

上年增长%）10表17：焦作中站区年末总人口数量同全省年末总人口数量（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (10)

表18：焦作中站区常住人口总数量现状统计表 (11)

表19：全省常住人口总数量现状统计分析表 (11)

表20：焦作中站区常住人口总数量占全省常住人口总数量比重统计表 (11)

表21：焦作中站区常住人口总数量（2016-2018）统计表 (12)

表22：焦作中站区常住人口总数量（2017-2018）变动分析表（比上年增长%） (12)

表23：全省常住人口总数量（2016-2018）统计表 (13)

表24：全省常住人口总数量（2017-2018）变动分析表（比上年增长%） (13)

表25：焦作中站区常住人口总数量同全省常住人口总数量（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (14)

表26：焦作中站区城镇常住人口数量现状统计表 (15)

表27：全省城镇常住人口数量现状统计表 (15)

表28：焦作中站区城镇常住人口数量占全省城镇常住人口数量比重统计表 (15)

表29：焦作中站区城镇常住人口数量（2016-2018）统计表 (16)

表30：焦作中站区城镇常住人口数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (16)

表31：全省城镇常住人口数量（2016-2018）统计表 (17)

表32：全省城镇常住人口数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (17)

表33：焦作中站区城镇常住人口数量同全省城镇常住人口数量（2017-2018）变动对比统计表

（比上年增长%） (18)

表34：焦作中站区城镇化率现状统计表 (19)

表35：全省城镇化率现状统计表 (19)

表36：焦作中站区城镇化率占全省城镇化率比重统计表 (19)

表37：焦作中站区城镇化率（2016-2018）统计表 (20)

表38：焦作中站区城镇化率（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (20)

表39：全省城镇化率（2016-2018）统计表 (21)

表40：全省城镇化率（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (21)

表41：焦作中站区城镇化率同全省城镇化率（2017-2018）变动对比统计表 (22)

分宜县矿建社区棚户区改造房屋征收与补偿方案(2019)

分宜县矿建社区棚户区改造房屋征收与补偿方案（2019） 为加快推进矿建社区棚户区改造工作步伐，维护广大被征收人的合法权益。根据《国有土地上房屋征收与补偿条例》（国务院令第590号）《江西省国有土地上房屋征收与补偿实施办法》（省政府令第214号）、《新余市人民政府关于贯彻国有土地上房屋征收与补偿条例的意见》（余府发（2011）33号）等规定，结合工作实际，我办事处制定了《分宜县矿建社区棚户区改造房屋征收与补偿方案》，请县政府研究批准印发。 妥否，请批示。 分宜县钤东街道办事处 2019年3月13日 分宜县钤东街道办事处 关于《分宜县矿建社区棚户区改造房屋征收与 补偿方案》的起草说明 一、文件起草的背景与依据 为深入贯彻中央、省、市棚户区改造文件精神，加快推进棚户区改造工作步伐，切实改善群众住房条件和居住环境，提升城市品质。根据《中共分宜县委办公室分宜县人民政府办公室关于印发〈分宜县2019—2020年棚户区改造工作方案的通知批进行、规范运作、扎实推进，确保快速高效推进矿建社区棚户区改造工作。 二、文件的主要内容 围绕我县2018-2020年棚户区改造计划任务，坚持政府主导、市场运作、让利于民、因房而改的原则，采取分批进行、梯次推进的办法，做到依法征收、文明征收，规范有序推进矿建社区棚户区改造项目房屋征收与补偿工作。（详见《矿建社区棚户区改造项目房屋征收与补偿方案》） 三、征求意见及采纳情况说明 2019年1月21日～3月13日，征求了县自然资源局、县发展和改革委员会、县财政局、县住建局、县城管局等12个单位的意见。 回复无意见的有11个单位：县自然资源局、县发展和改革委员会、县财政局、县城管局、县审计局、县司法局、县政法委、县公安局、县城投公司、县群工部、县工信局。 回复有意见的有1个单位：县住建局。回复意见已采纳。

2019年大数据云计算行业分析报告

2019年大数据云计算行业分析报告 2019年8月

目录 一、流量数据爆发，大数据时代正式来临 (6) 1、移动设备加速普及，移动流量正值爆发 (6) （1）移动设备渗透率持续提升 (6) （2）高速网络用户群体不断扩大，移动流量爆发可期 (7) （3）分地区来看，西部地区流量需求巨大 (7) 2、固定宽带纵向横向同步发展 (8) （1）固定宽带逐渐普及，农村宽带用户增长明显 (8) （2）网络提速加快，高速宽带渗透率提升 (9) （3）大数据时代正式来临 (10) （4）大数据分析挖掘商机决定企业未来 (11) 二、摩尔定律或将失效，云计算成有力支撑 (11) 1、摩尔定律出现与失效 (11) 2、云计算成优秀解决方案 (12) 3、云计算优势明显，政府大力推动 (14) （1）云计算在商业应用上优势明显 (14) （2）云计算对社会发展贡献不可忽略 (16) （3）政策体系日趋完善，助力云计算产业高速发展 (16) 三、云计算市场空间广阔，IaaS领域快速成长 (18) 1、公有云市场仍是主力军，混合云有望快速增长 (18) （1）全球：云计算市场增长趋于稳定 (19) （2）公有云市场仍是主力军 (19) （3）混合云有望异军突起 (20) 2、SaaS占据主要份额，IaaS快速增长 (21) （1）根据云计算服务类型可分为三种：IaaS、PaaS、SaaS (21)

（2）全球范围内SaaS占比最大，IaaS增速最快 (22) （3）IaaS成我国公有云主力军，云主机需求旺盛 (23) 四、西学东渐看我国发展趋势，并购外延时代拉开序幕 (24) 1、我国与美国云计算产业存在差距 (24) 2、并购持续活跃，补齐短板抢占份额 (26) （1）领先集团加速扩张布局 (26) （2）云计算领域并购活动持续活跃 (27) （3）场内场外并购抢占云计算市场 (27) 3、IDC设备需求增加，IDC成云计算公司竞争热点 (28) （1）IT巨头介入云计算产业拉动数据中心设备需求上升 (28) （2）基础设施服务价格战出现 (29) （3）数据中心资源成云计算公司竞争焦点 (29) 4、企业生态形成数字产业竞争力 (30) （1）企业生态形成数字产业竞争力 (30) （2）应用生态形成 (31) （3）业务拓展与整合 (31) （4）合作伙伴形成 (31) 五、透析云计算产业链 (32) 1、上游产业 (33) （1）通信网络运营 (33) （2）通信设备制造 (34) （3）数据运维产业 (34) 2、中游产业 (35) （1）IaaS：从全球的市场份额看，亚马逊排名第一 (35) （2）PaaS：微软的市场份额在全球范围内排名第二 (35) （3）SaaS：SAP是世界上最大的企业信息管理体制解决方案提供商 (36) 3、下游产业 (36)

人口预测方法简要

直线趋势外推预测法，是时间序列预测中用以测定长期趋势的一种方法。 它依据时间数列所反映出来的变动趋势，运用数学方法配合直线以预测未来发展变化的趋势。直线趋势外推预测法，是把时间数列中的时间顺序作为自变量，把数列中每项数值作为因变量，按某种方法，求出线性方程，数列中每项数值作为因变量，按某种方法，求出线性方程，并以此进行预测。 回归分析法预测是利用回归分析方法，根据一个或一组自变量的变动情况预测与其有相关关系的某随机变量的未来值。进行回归分析需要建立描述变量间相关关系的回归方程。依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析 回归分析法在分析多因素模型时，更加简单和方便； 回归分析可以准确地计量各个因素之间的相关程度与回归拟合程度的高低，提高预测方程式的效果； 一元回归分析法适用确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量是使用。多元回归分析法比较适用于实际经济问题，受多因素综合影响时使用。 灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。其用等时距观测到的反应预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时间 灰色预测模型所需要的数据量比较少，预测比较准确，精度较高。样本分布不需要有规律性，计算简便，检验方便。灰色预测模型适用于中长期预测。 年龄移算法是以各个年龄组的实际人口数为基数，按照一定的存活率进行逐年递推来预测人口的方法。 年龄移算法的主要优点是移算原理严谨、方法简便易行，在人口预测研究上应用十分广泛 时间序列法是利用按时间顺序排列的数据预测未来的方法，是一种常用的预测方法。

大数据时代的财务经营分析

大数据时代的财务经营分析 主讲教师：侯振兴 1．传统供应链分析 供应链从企业的范围，可以分为内部供应链和外部供应链。内部供应链是指企业内部产品生产和流通过程中所涉及的采购部门、生产部门、仓储部门、销售部门等组成的供需网络。外部供应链是指与企业同处一个利益链条上的上下游企业，供给原来的上游企业，销售企业产品的下游企业。 内部供应链和外部供应链的关系：二者共同组成了企业产品从原材料到成品到消费者的供应链。可以说，内部供应链是外部供应链的缩小化。 （1）供应链分析的目的是满足客户需求，降低成本，实现利润： ①提高客户满意度。这是供应链管理与优化的最终目标，供应链管理和优化的一切方式方法，都是朝向这个目标而努力的，这个目标同时也是企业赖以生存的根本。 ②提高企业管理水平。供应链管理与优化的重要内容就是流程上的再造与设计，这对提高企业管理水平和管理流程，具有不可或缺的作用。同时，随着企业供应链流程的推进和实施、应用，企业管理的系统化和标准化将会有极大的改进，这些都有助于企业管理水平的提高。 ③节约交易成本。结合电子商务整合供应链将大大降低供应链内各环节的交易成本，缩短交易时间。 ④降低存货水平。通过扩展组织的边界，供应商能够随时掌握存货信息，组织生产，及时补充，因此企业已无必要维持较高的存货水平。比如：丰田零库存。 ⑤降低采购成本，促进供应商管理。由于供应商能够方便地取得存货和采购信息，应用于采购管理的人员等都可以从这种低价值的劳动中解脱出来，从事具有更高价值的工作。

⑥减少循环周期。通过供应链的自动化，预测的精确度将大幅度的提高，这将导致企业不仅能生产出需要的产品，而且能减少生产的时间，提高顾客满意度。 ⑦收入和利润增加。通过组织边界的延伸，企业能履行它们的合同，增加收入并维持和增加市场份额。 ⑧网络的扩张。供应链本身就代表着网络，一个企业建立了自己的供应链系统，本身就已经建立起了业务网络。 （2）供应链管理涉及的基础理论 供应链管理是企业组织生产、采购、销售的基础，是实行产品增值的关键环节，其中涉及很多管理学基础理论。 库存管理：循环库存的部署策略，安全库存的部署策略，季节库存的部署策略。 运输管理：运输方式的选择如何，路径和网络选择如何，自营与外包，反应能力和盈利水平的权衡。 生产方式管理：订单生产，按库存生产。 信息传递：与进行供应链协调与信息共享。 （六）预算分析 1．《企业内部控制应用指引第15号——全面预算》 【文件摘要】 第一章总则 第二条本指引所称全面预算，是指企业对一定期间经营活动、投资活动、财务活动等作出的预算安排。 第三条企业实行全面预算管理，至少应当关注下列风险： （一）不编制预算或预算不健全，可能导致企业经营缺乏约束或盲目经营。 （二）预算目标不合理、编制不科学，可能导致企业资源浪费或发展战略难以实现。 （三）预算缺乏刚性、执行不力、考核不严，可能导致预算管理流于形式。 第四条企业应当加强全面预算工作的组织领导，明确预算管理体制以及各预算执行单位的职责权限、授权批准程序和工作协调机制。 企业应当设立预算管理委员会履行全面预算管理职责，其成员由企业负责人及内部相关部门负责人组成。

2015-2020年中国大数据行业市场深度调研报告

2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方向建议报告 中国产业信息网

什么是行业研究报告 行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等，为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。 企业通常通过自身的营销网络了解到所在行业的微观市场，但微观市场中的假象经常误导管理者对行业发展全局的判断和把握。一个全面竞争的时代，不但要了解自己现状，还要了解对手动向，更需要将整个行业系统的运行规律了然于胸。 行业研究报告的构成 一般来说，行业研究报告的核心内容包括以下五方面：

行业研究的目的及主要任务 行业研究是进行资源整合的前提和基础。 对企业而言，发展战略的制定通常由三部分构成：外部的行业研究、内部的企业资源评估以及基于两者之上的战略制定和设计。 行业与企业之间的关系是面和点的关系，行业的规模和发展趋势决定了企业的成长空间；企业的发展永远必须遵循行业的经营特征和规律。 行业研究的主要任务： 解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位 分析影响行业的各种因素以及判断对行业影响的力度 预测并引导行业的未来发展趋势 判断行业投资价值 揭示行业投资风险 为投资者提供依据

2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方 向建议报告 【出版日期】2015年 【交付方式】Email电子版/特快专递 【价格】纸介版：7000元电子版：7200元纸介+电子：7500元 【报告编号】R331187 报告目录： 前言 继物联网、云计算之后，大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。大数据是为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。人们普遍将该定义概括为四个“V”，即更大的容量（Volume，从TB级跃升至PB级，甚至EB级）、更高的多样性（Variety，包括结构化、半结构化和非结构化数据），以及更快的生成速度（Velocity）。前面三个“V”的组合推动了第四个因素——价值（Value）。 云计算、物联网、智慧城市、移动互联，新技术与应用的不断涌现，加速了“大数据”时代的到来。大数据，已经超越数据本身，转向数据的资产化和服务化，转向挖掘与分析数据带来新商业价值，转向以技术维护国家安全利益，并为信息服务产业和传统商业模式带来了巨大的机遇与挑战。 2013年，大数据应用带来了令人瞩目的成绩。作为新的重要资源，

棚户区改造项目情况

年棚户区改造项目情况 一、郑州市中牟县绿博一号棚户区改造项目 （一）项目概况 项目位于锦荣路东，富贵路南，文通路西，祭城路北。 该项目属于合村并城项目，计划拟征收住宅户户，计划建设安置房栋、套，共平方米。年度计划投资万元。 （二）项目进展情况 项目于年月份开工，目前已全部封顶，正在行二次结构施工。 （三）手续办理情况 项目已完成立项（牟发改资【】号）、环评（郑环审【】号）等手续，其余工程建设手续正在办理中。 二、郑州市中牟县绿博三号棚户区改造项目 （一）项目概况 项目位于文汇路东，九州路南，紫寰路南，琼花路北。该项目属于合村并城项目，拟征收住宅户户，计划建设安置房套，平方米。年度计划投资万元。 （二）项目进展情况 目前，项目已全部开工，整体在进行主体施工。 （三）手续办理情况 项目已完成立项（牟发改资【】号）、环评（郑环审【】号）、控规、勘察设计招投标、施工招投标等手续，其余相关手续正在办理中。 三、郑州市中牟县广惠街后潘庄村棚户区改造项目（二期） （一）项目概况

项目位于中牟县商都大道以北、西环路以东、滨河路以南，属于城中村改造项目，是广惠街后潘庄棚户区改造项目二期工程。拟征收住宅户户，计划建设安置房套，平方米。年度计划投资万元。 （二）项目进展情况 由于项目地块内建筑未拆迁完毕，至今尚未动工。 （三）手续办理情况 项目已完成立项、环评、用地规划许可证、土地证等手续，其他工程建设手续正在办理中。 四、郑州市中牟县雁鸣湖镇区社区合村并城项目 （一）项目概况 该项目位于中牟县归月路南，纬四路北，韩砦路西，雁鸣大道东（东安置区）；归月路北，月明路南，伴月路东，雁鸣大道西（西安置区），属于合村并城项目。项目拟征收住宅户户，计划建设安置房套，平方米。年度计划投资万元。其中列入河南省棚户区改造项目台账套。 （二）项目进展情况 该项目已开工套，其中套已基本建成、套正在主体施工、套正在进行二次结构施工。 （三）手续办理情况 项目已完成可研、立项、环评等手续，其余相关手续正在办理中。 年棚户区改造项目情况

大数据开题报告

篇一：大数据时代内部控制-论文开题报告(初稿) 本科毕业论文（设计）开题报告1200年月日 2 篇二：开题报告 1042806125沈东东 (1) 江苏科技大学毕业论文（设计）开题报告概述表 篇三：大数据时代下微博广告的互动营销策略分析(开题报告) 武汉工程大学 本科生毕业设计（论文）开题报告 题目：大数据时代下微博广告的互动营销策略分析 学号 1007080128 姓名指导教师院（系）专业 日期 2014年3月23日 一、研究的背景及意义 近年来，近年来大数据（big data）一词被越来越多的人提及和热议，“数据”这个词我们都很容易理解，但“大数据”却让很多人觉得很遥远，深不可测。如今不管是大企业精英还是普通公众都在呼喊要积极适应大数据时代的变革，可真正做出成果的却寥寥无几。如何在大数据时代改革的浪潮中抢占先机，成为各行各业工作者们迫切想要解决的关键问题。 其实“大数据”并不是近几年才出现的一个专业词汇，最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 据悉，“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。而对于广告行业来说大数据时代的来临无疑带来了巨大的发展潜能。 大数据背后对消费者的精准洞察能够为广告主带来有效的决策和评估，这也是广大广告主们渴求大数据的最主要原因。近年来社会化媒体的热门特别是微博平台的火爆，给企业主们提供了一个跟消费者近距离互动交流的机会。通过微博的互动营销，深度挖掘消费者背后的行为数据，可以为企业主提供最精准的决策和评估，使广告效果最大化。 二、研究的主要内容和主要目标 主要内容 研究从当今大数据时代的背景出发，来分析微博广告的互动营销策略。首先阐释大数据时代的概念及对广告行业的影响，分析大数据时代下广告格局的变化以及广告精准决策和评估的突破。接着引出微博广告的热门，从微博平台的火热到微博广告的精准投放来论述微博广告的应用价值。同时从微博广告的营销模式中挖掘最具代表性的互动营销来进行分析，如何通过大数

关于进一步深化棚户区改造的几点建议

关于进一步深化棚户区改造的几点建议 棚户区改造是党中央和省市委做出的重大决策部署。2017年7月11日，李克强总理来我市宏文路片区视察,对棚户区改造项目做出指示:“各级党委和政府要将棚改工作做实做细，尽快满足居民出棚进楼的期盼。”这为加快我市棚户区改造提供了重大机遇。 近年来，我市坚持把棚户区改造作为重大的民心工程，落实责任，精心实施，一大批居民喜迁新居，城市化建设水平明显提升。金台区作为棚户区改造的重点区域，自2005年以来，先后完成了代家湾、东仁堡、光明村等10个棚户区改造项目，建设住房3.08万套，惠及群众12325户、3.8万人。2017年纳入省棚改计划14127户，占全市计划的60%。 虽然我市在棚户区改造工作上取得了明显成效，但依然存在一些不容忽视的困难和问题：一是土地权属性质复杂。涉及棚户区改造的老旧企业多，房屋和土地权属、性质复杂，历史遗留问题多，加之企事业单位主管上级多、级别高，问题协调难度大，在很多方面迟滞了棚改工作的进程。二是区位优势不断弱化。经过多年的开发，地理位置优越、经济价值高的区域大部分已被开发利用，房地产行业已整体进入“啃硬骨头”阶段。棚户区改造成本不断提高，群众的期望值越来越高，开发企业的利润空间缩小，参与棚户区改造的积极性不高，通过市场化运作推进的难度越来越大。三是资金使用问题突出。首先是时间紧迫，争取国家开发银行贷款是棚户区改造的重要支撑，目前离享受利用国家棚改政策只剩2年时间，2017年项目若在2019年没有开工建设，国家开发银行贷款未使用资金就要被收回，不再保留额度。其次是资金使用率低，为保证国家开发银行贷款资金偿还安全，政府要求参与企业必须提供抵押，目前参与棚改的均为本地开发商，

大数据时代的大数据管理研究报告

大数据时代的大数据管理研究 摘要：进入21世纪，信息技术成为这个时代发展的主流，大数据时代也正是信息技术下的产物，对我国各个行业的发展都起到了重要作用。但是，在大数据时代不断发展的过程中，大数据管理成为急需要解决的问题。文章就从大数据时代的发展形式出发，对大数据的管理形式，进行了简要的分析和阐述，并提出了一些建议，希望对大数据时代的发展有所帮助。 关键词：大数据时代；大数据管理；策略 信息技术作为时代不断发展的象征，不管是在我国行业的发展中，还是在人们的日常生活，都起到了重要作用。同时，在信息技术不断发展的过程中，大数据时代的应用范围也在不断的扩大，其来源渠道也非常多，数量也在不断增加。在这种情况下，大数据时代的大数据管理就显的尤为重要。由于大数据的数量不断增加，现有的管理形式已经无法满足大数据时代的发展，并且在利用计算机对大数据进行全面分析和处理的过程中，也受到了严重的影响，因此，要想有效的对大数据进行充分利用，就要对大数据管理形式给予高度重视，采取有效的措施，不断加强大数据的管理形式，最终实现有效、便捷、安全等管理性能，这也为对我国信息技术

提供了重要的发展方向。 1 大数据时代的大数据管理发展历程 近几年，在大数据管理不断发展的过程中，也取得了一定的成绩。但是，大数据管理也经历了一个漫长的过程，主要经历的人工、文件、数据库等管理阶段。同时，随着大数据时代的大数据不断增加，所管理的范围和环境也在不断的变化。并且，在大数据管理不断发展的过程中，一些管理问题逐渐的暴露出来，为大数据管理的发展带来了新的挑战和机遇，下面就大数据管理的发展历程，管理中存在的不足进行简要的分析和阐述。 1.1 大数据时代的大数据人工管理形式 在20世纪50年代，计算机技术的形成主要是针对科学计算等形式。同时，根据当时的发展技术来说，并没有磁盘、U盘等一些先进设备，将其计算的结果进行去全面的保存和整理，仅仅只是依靠纸带、卡片等形式，对大数据的进行有效的记录。大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不仅仅对大数据的记录存在着一定程度上的误差，并且在保存的过程中，也会经常发生丢失的现象，对大数据时代的大数据管理形式的发展，是没有任何的帮助。但是，依照当时的技术水平来看，也只能的依靠人工管理的形式了。 1.2 大数据时代的大数据的文件管理形式 在大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不断发展

人口预测方法(总结)

1. 人口总量预测 ⑴人口总量趋势外推模型 图1永康市1985年以来历年的人口变化 ⑵人口增长率预测模型 人口增长率预测模型是根据计划生育有关指标而进行的一种人口预测方法。 数学公式表示为： P = P 0（1 + k ）n +A P （3-2） 式中：P 表示规划期总人口（人），P 0表示规划基期总人口（人）,△ P 表示规划期间 人口机械增长数（人）, n 表示规划年期，k 表示规划期间人口自然增长率。人口 自然增长率k 可用出生率b 和死亡率d 表示： (3-3) 人 220,000 k =b -d 210,000 200,000 190,000 180,000 年份

年份永康市1989年以来历年的人口出生率、死亡率和自然增长率 % 图3永康市1989年以来历年的户籍人口迁移数量

(3)人口离散预测模型 人口离散预测模型也即人口差分方程预测模型，又称“宋健模型”，是我国 自行提出的比较成功的人口发展预测模型，能较好的运用人口普查资料对未来人口进行预测。该模型是根据分年龄的人口结构递推公式进行预测，模型的数学表 达如下： r 2 X o(t)=[1-4oo(t)] ^(t)送h i(t) k i(t) X(t) (3_6) XF(t +1)=[1-B(t)] "Xe + fe i =0,12..,m—1 式中：X o(t)为t年代O岁出生婴儿数，X i(t)为t年代之年龄组人口数，卩oo(t)为t 年出生婴儿当年死亡率，P(t)为妇女总和生育率，即社会人中平均意义下一个妇女在整个育龄时期的生育总数(「2, r1即为生育年龄的上下限)，h i(t)为生育模式，反映某一地区某一个育龄妇女生育状态分布，k i(t)为t年代之年龄组女性性别比， M(t)为t年代之年龄组人口死亡率，f i(t)为t年代之年龄组净迁移数。 在模型的具体应用中，课题组工作的重点是如何确定公式3-6中的各种参数。 ①第五次人口普查资料中的数据是2000年11月1日的数据，而规划所需的数据是年末的数据，课题组将普查的户籍人口分龄人口数按比例修正到2000年底的 统计人口总数作为X i(t);②从普查资料来看45岁以下的性别比比较稳定，为了简化模型，t年代之年龄组女性性别比k i(t)用常量k表示，即采用普查资料中的45岁以下的男女性别比=104.85(女性=100)推算，故k= 0.488326;③根据普查资料，妇女总和生育率取2000年的数据P(t)= 0.8795;④模型中出生婴儿当年死亡率Moo(t)假定与2000年出生婴儿当年死亡率的80%，即采用4OO=3.88%O。⑤从第五次人口普查资料看来，2000年分龄死亡率的数据波动较大，课题组结合1990 第四次人口普查资料，对2000年分龄死亡率的数据进行移动平均处理，并采用死亡修正80%后作为死亡模式h(t)I;⑥以第五次人口普查资料分龄生育率为生育模式 h i(t):⑦第五次人口普查统计2000年迁入人口2 032人，迁出人口5 777 人，当年人口机械增长呈负增长，而根据统计年鉴数据(图6)，2000年人口机械增长接近于零，故在本模型预测中先按封闭模型进行预测。 将上述确定的参数代入模型3-6,进行计算机模拟预测，得到如下结果：2007 年人口总数为212 648人，2020年为200 600人。另人口机械按增长率预测模型取2000~2007年间的人口机械增长数为△ P =1 OOO 7=7 OOO,取2008~2020年间为^9=2 OOO 13=26 000。则有2007 年人口总数为219 648 人,2020 年为233 600 人。 I移动平均采用公式：A=0.254I+0.5A+0.25H+I

基于回归分析的人口预测.doc

统计系课程实验论文基于回归分析的人口数量预测 学号：2014962005 姓名：李洋 年级：2014级 专业：统计学 课程：回归分析 指导教师：姜喜春 完成日期：2016年6月19日

摘要 .................................................................................................................................... I 前言 .. (1) 第1章一元线性回归 (2) 1.1 指标的选择 (2) 1.2 样本确定 (2) 1.3 一元回归分析 (3) 1.3.1 绘制总人口与粮食产量的散点图 (3) 1.3.2 设定理论模型 (4) 1.3.3 回归诊断 (4) 第2章多元线性回归 (5) 2.1 数据中心化标准化 (5) 2.2 多元回归模型建立 (5) 2.3 逐步回归法 (6) 2.4 多重共线性 (7) 2.3.1 多重共线性检测 (8) 2.4 主成分分析 (9) 2.4.1 主成分分析模型建立 (9) 第3章非线性模型 (11) 3.1 曲线回归 (11) 3.1.1 曲线拟合 (11) 3.2 Logistic模型 (13) 结论 (15) 参考文献 (16)

回归分析法是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。同时依据事物发展变化的因果关系来预测事物未来的发展走势，它是研究变量间相互关系的一种定量预测方法，又称回归模型预测法或因果法，应用于经济预测、科技预测和企业人力资源的预测等。回归分析可以说是统计学中内容最丰富、应用最广泛的分支。这一点几乎不带夸张。包括最简单的t检验、方差分析也都可以归到线性回归的类别。而卡方检验也完全可以用logistic回归代替。 众多回归的名称张口即来的就有一大片，线性回归、logistic回归、cox回归、poission回归、probit回归等等。 关键词：线性回归；非线性回归；logistic回归

2019年棚改办棚户区改造上半年工作总结

20XX年棚改办棚户区改造上半年工作总结 棚户区改造18年上半年工作总结 现将我区份棚户区改造工作总结如下： 一、进展情况 我区确定的XX个片区XXXXX户棚户区改造安置任务，估算总投资XX亿元，占全市总任务的XX%。截至目前，已累计改造XX个片区XXXX户，X个片区（铁东社区）移交XX县改造安置，建成安置房XXXX套XX.X万平方米，完成房屋征收XXXX 户，完成投资XX.X亿元。 X-X月份，我办一是认真做好了棚改项目复工前期准备工作，确保了XX个续建项目及时复工；原物资局家属院和福利院东西片区X个新建项目及时开工建设；粮库家属院因施工单位主体报验手续不完善耽搁，近期可复工；静宁苑片区因规划调整预计X月底开工建设，棚改项目X-X月份共计完成投资X.XX亿元。二是积极督促协调，确保了XXXX套棚户区改造安置房竣工验收交付使用、及时入住。三是积极配合做好自治区审计厅及区审计局对棚改项目的专项审计工作。四是积极做好招商项目对接服务工作，协助物资局家属院、福利院东西片区客商完善项目规划、土地、施工许可等前期手续，确保了两个项目顺利实施；积极协助胜利片区客商注册公司、办理土地招拍挂前期手续。五是认真做好继红村、一棵树两个项目甲方工作，完成了门窗、太阳能分项工程的审核及招投标工作，督促静安公司加快两个项目水、暖、电、气、道路、绿化等配套设施的设计及招投标工作。六是完成原煤机一二厂XXX户居民二期购房款的收缴工作。七是完成XXX户零散片区的调查摸底工作，积极协助市住建局做好回购房相关事宜。八是积极与国开行对接，做好世纪大道、一棵树项目房屋征收补偿款项的支付工作。九是积极配合发改、住建局等相关部门做好XXXX年棚户区改造项目的统计、考核及XXXX 年重点项目的申报、统计工作。十是完成市区各级项目检查、督查、调研XX次。十一是认真做好棚户区居民的信访答复，共完成XX起XXX人次的来信来访。二、存在问题 （一）项目进度不均衡。一是裕吉巷、原煤机一二厂二期、星海苑等项目计划年内建成交付使用，但大多处于调整规划、基础施工阶段，年内难以建成交付使用。

大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告

大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念 产生的背景与意义 上世纪60年代到80年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储 介质包括磁盘、磁带、光盘等。尽管当时人们称其为大数据，但以今日的数据量来看，这些数据无疑是非常有限的。随着PC的出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员，还包括大量的办公人员，这极大地促进了数据 量的增长。互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民 都在制造数据。而与此同时，数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动 产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。在数据的这种 爆炸式增长的背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。 大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会，创造中国IT企业从在红海领域苦 苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求 非常高，企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。每当企业在耗费大量人力、物力、财力取 得技术突破时，IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。大数据对于硬件基础设施的要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件的相对落后。与在传统数据库操作层面的技术差距相比，大数据分析应用的中外技术差距要小得多。而且，美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头 过河的试错阶段。中国市场的规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台。大数据对 于中国企业不仅仅是信息技术的更新，更是企业发展战略的变革。随着对大数据的获取、处 理、管理等各个角度研究的开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”。任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累。数据是企业的核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。 大数据是信息技术演化的最新产物，确立了数据这一信息技术元素的独立地位。正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物，才有了今天爆炸式的数据增长，从而奠定了大数据的基础。

大数据行业研究报告

大数据行业研究报告 2013年11月20日 目录 一：大数据概述 (2) 1.1大数据定义 (2) 1.2大数据特点 (3) 1.3大数据相关技术 (4) 1.4大数据应用价值 (5) 二：大数据行业环境分析 (6) 2.1产业链 (6) 2.2商业模式 (7) 2.3市场规模 (9) 2.4行业竞争 (9) 三：大数据在行业中的应用分析 (10) 3.1医疗行业 (10) 3.2能源行业 (11) 3.2通信行业 (11) 3.4零售业 (11) 四：大数据行业重点企业介绍 (12) 4.1IBM (12) 4.2惠普 (12) 4.3Teradata (12) 4.4阿里巴巴 (12) 4.5百度 (13) 4.6腾讯 (13) 4.7拓尔思 (13) 4.8东方国信 (13) 4.9同有科技 (14) 五：大数据的时代机遇与挑战 (14) · 1

一：大数据概述 1.1大数据的定义 大数据是时下最火热的IT行业的词汇，全球知名咨询公司麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。 百度知道对大数据的定义是：大数据（bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模距达到无法透过目前主流软件工具在合理时间内达到撷取，管理，处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 著名研究机构Gartner是这样定义大数据的。"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大 2

未来人口情况预测与危机分析

未来人口情况预测与危机分析 2012年6月

1、预测的基础数据 (1) 每年新出生人口 根据国家统计局网站上的人口统计数据列出1954-2000年现存人口数，2001-2010年人口数由统计局公布数据计算得出，男女比例预估为118：100。其中：1991年至2000年的新出生人口数据按年统计的结果与人口出生率和增长率相差较大，但是根据第四、第五、第六次人口普查结果来看，按年统计的出生数是准确的。

（2）各年龄组数据 根据表1中数据进行统计，得出0-59岁年龄区间，每五年为一个样本空间的数据，60-65岁年龄组可根据第六次人口普查数据推算出来，65岁以上年龄组数据可根据全国2008年的抽样调查数据和第六次人口普查数据推算出来。

表2：2010年各年龄组人数 （3）预测用育龄妇女人数 为了预测方便，把把每个孕妇自己的生育年龄进行平均折算，如果生两个孩子，就把两次的生育年龄进行平均。这样的平均生育年龄基本落在20-35岁之间。考虑人口男女比例失调，因此，预测需要2010年时0-29周岁各年龄组女性的数据如表3。 2、预测用模型 （1）人口出生模型 考虑到孕妇平均生育年龄，我们选取20-24岁期间30%生育，25-29期间50%生育，30-34期间20%生育，选取当时的总和生育率进行计算，当总和生育率在1.5以下时，一胎率较高，并且头胎生育年龄较早，所有孕妇平均生育年龄在25岁。当总和生育率大于1.5时，二胎比较多，自然平均生育年龄将增大，平均生育年龄将达到27岁。生育年龄对人口总数影响比较大，例如：20-25起生育两个孩子，与40-45岁去见生育两个孩子对人口总数影响差异巨大，因此，为了修正生育年龄对人口预测的影响及预测方便，本文选取25岁作为一个世代交替计算周期，当总和生育率大于1.5时候，需要以1.08为系数进行调整。 N0-4=(30%*N20-24 +50%*N25-39+20*N30-34) *R1/R2/(1+R3)

2016年电信运营商大数据分析报告(完美版)

(此文档为word格式，可任意修改编辑！） 2016年5月

目录 1 移动互联推动运营商跨入大数据时代 5 2 通信大数据价值对比互联网、金融大数据特点显著 5 21、大数据技术助力运营商数据获取能力拓展 5 22、互联网企业大数据人群广度上仍有所不足 6 23、金融企业大数据在对人群属性定位在过于狭窄7 24、运营商大数据在定位用户O2O需求方面优势显著7 3 DT 时代通信大数据将迎来货币化大机会8 31、通信大数据可细分为五个产业环节9 32、采集环节价值并不显著10 33、非结构化数据特点推动大数据库卡位的价值11 331、创新公司高估值表明大数据底层架构体系受到欢迎12 332、Hadoop 体系将是大数据时代最有可能的发展方向12 333、适应DT时代运营商积极转变13 4 大数据分析将占据未来产业链技术能力核心16 41、分析工具类公司高估值表明大数据分析体系有较高价值16

42、大数据分析将是有别于传统数据分析的新市场17 43、大数据应用将是最大的蛋糕所在19 431、大数据营销公司获得市场青睐19 432、大数据变现将是整个大数据应用的最后一公里19 5、通信大数据应用将迎来蓝海时代20 51、大数据行业现状20 52、运营商大数据商业模式22 521、传统模式：经营分析24 522、第三方分析25 523、精准营销26 524、第三方合作27 53 运营商大数据市场规模28 531、运营商DSP 29 532、消费金融32 533、信息安全监测34 534、运营商大数据加大投入35

6、电信运营商大数据投资建议36 61、运营商大数据进入实质性商业阶段37 62、由互联网服务及行业信息化带来的大量数据所造就的大数据机遇38 63、大数据挖掘技术快速发展39 7、主要公司分析40 71、东方国信41 72、烽火通信42 33、荣之联43 74、风险提示44

大数据行业分析报告

大数据行业分析报告

目录 一、大数据概述 (1) 1、大数据简介 (1) 2、大数据特征 (1) 3、大数据的技术 (2) 4、大数据的应用 (2) 5、大数据处理方法 (2) 二、大数据发展现状与趋势分析 (4) 1、国外现状 (4) 2、国内现状 (5) 3、发展趋势分析 (6) 三、重点应用领域及行业企业分析 (8) 1、重点应用领域 (9) 2、重点企业 (13) 3、国内运营商分析 (18) 四、存在问题及对策分析 (19) 1、数据量的成倍增长挑战数据存储能力 (19) 2、数据类型的多样性挑战数据挖掘能力 (20) 3、对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性 (20) 4、数据跨越组织边界传播挑战信息安全 (20) 5、大数据时代的到来挑战人才资源 (20) 五、大数据方面的相关政策和法规 (21) 1、数据生产的相关政策和法规 (21) 2、数据共享的相关政策与法规 (21) 3、隐私保护的相关政策和法规 (22)

一、大数据概述 1、大数据简介 随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。大量新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。这些数据已经远远超越了目前人力所能处理的范畴，如何管理和使用这些数据，逐渐成为一个新的领域，于是大数据的概念应运而生。 2、大数据特征 大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到收集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策目的的咨询。大数据不单单是指数量的量大，而且包括了以下的四个方面： 首先，数据的体量（volumes）大，大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T），和我们所熟知的G相比，体量不可谓不大。其次，是数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格

人口预测方法(情况总结)

1. 人口总量预测 (1)人口总量趋势外推模型 图 1 永康市1985年以来历年的人口变化 (2)人口增长率预测模型 人口增长率预测模型是根据计划生育有关指标而进行的一种人口预测方法。数学公式表示为： + 1( =) + P P n? k P （3-2）0 式中: P表示规划期总人口(人)，P0表示规划基期总人口(人)，ΔP表示规划期间人口机械增长数(人)，n表示规划年期，k表示规划期间人口自然增长率。人口自然增长率k可用出生率b和死亡率d表示： =（3-3） k- d b

图 2 永康市1989年以来历年的人口出生率、死亡率和自然增长率 图3 永康市1989年以来历年的户籍人口迁移数量

(3)人口离散预测模型 人口离散预测模型也即人口差分方程预测模型，又称“宋健模型”，是我国自行提出的比较成功的人口发展预测模型，能较好的运用人口普查资料对未来人口进行预测。该模型是根据分年龄的人口结构递推公式进行预测，模型的数学表达如下： 1 ,...,2,1,0) ()()](1[)1()()()()()](1[)(10002 1-=+?-=+????-=+∑m i t f t X t t X t X t k t h t t t X i i i i r r i i i μβμ （3-6） 式中：X 0(t)为t 年代0岁出生婴儿数，X i (t)为t 年代之年龄组人口数，μ00(t)为t 年出生婴儿当年死亡率，β(t)为妇女总和生育率，即社会人中平均意义下一个妇女在整个育龄时期的生育总数（r 2，r 1即为生育年龄的上下限），h i (t)为生育模式，反映某一地区某一个育龄妇女生育状态分布，k i (t)为t 年代之年龄组女性性别比，μi (t)为t 年代之年龄组人口死亡率，f i (t)为t 年代之年龄组净迁移数。 在模型的具体应用中，课题组工作的重点是如何确定公式3-6中的各种参数。①第五次人口普查资料中的数据是2000年11月1日的数据，而规划所需的数据是年末的数据，课题组将普查的户籍人口分龄人口数按比例修正到2000年底的统计人口总数作为X i (t)；②从普查资料来看45岁以下的性别比比较稳定，为了简化模型，t 年代之年龄组女性性别比k i (t)用常量 k 表示，即采用普查资料中的45岁以下的男女性别比=104.85(女性=100)推算，故k= 0.488326；③根据普查资料，妇女总和生育率取2000年的数据β(t)= 0.8795；④模型中出生婴儿当年死亡率μ00(t)假定与2000年出生婴儿当年死亡率的80%，即采用μ00=3.88‰。⑤从第五次人口普查资料看来，2000年分龄死亡率的数据波动较大，课题组结合1990第四次人口普查资料，对2000年分龄死亡率的数据进行移动平均处理，并采用死亡修正80%后作为死亡模式μi (t)1；⑥以第五次人口普查资料分龄生育率为生育模式h i (t)；⑦第五次人口普查统计2000年迁入人口2 032人，迁出人口5 777人，当年人口机械增长呈负增长，而根据统计年鉴数据（图6），2000年人口机械增长接近于零，故在本模型预测中先按封闭模型进行预测。 将上述确定的参数代入模型3-6，进行计算机模拟预测，得到如下结果：2007年人口总数为212 648人，2020年为200 600人。另人口机械按增长率预测模型取2000~2007年间的人口机械增长数为ΔP =1 000 7=7 000，取2008~2020年间为ΔP=2 000 13=26 000。则有2007年人口总数为219 648人，2020年为233 600人。 1 移动平均采用公式：μi =0.25μi-1+0.5μi +0.25μi+1