陈嘉宁　徐伊　韩峥

摘  要：众所周知，人口和资源之间的冲突是现今社会的最突出的矛盾之一。本文主要针对人口和资源需求和有限的资源和远远低于人生增长率的资源再生率之间的矛盾已经是世界性的社会问题，现在世界公认的解决途径都聚焦到开源节流，提高资源利用率，进行了控制人口增长率趋向零增长甚至负增长的研究。利用这类预测问题，我们选取了BP神经网络预测模型做了训练学习，通过学习后的模型进行预测判断。首先模型的建立有着充分的数学理论支持，并且在训练过程中对数据进行的预处理及通过加入动量因子实现误差优化时的梯度引导都使模型更具普适性，提高了模型判断预测的准确率。其次利用python作为实现算法和模型搭建的工具，使计算准确高效，更利于模型的分析和调整，也更利于对问题的分析和解决。最后模型的优缺点和可推广的方向及应用做了阐述，希望能实现技术的再利用和再优化。如果比正常历史的增长速度一致或者更短，那就说明该方案不具有长期意义，只能在短期内缓解问题的发展。若能够延长这个时间周期，甚至和资源再生的速率相匹配，那么就能证明灭霸策略的正确性，但是如果前一假设成立，该假设则没有比较的意义。

关键词：人口资源矛盾;人口增长周期;BP神经网络预测模型;数据预处理;动量因子

引言

在科幻电影《复仇者联盟》中，“大反派”灭霸为了维护所谓的“宇宙平衡”，在集齐所有的宝石之后打了一个响指，让宇宙中的生命瞬间减少了一半，他打响指的原因是人口数量急剧增加，资源人口分配不均，宇宙不能持续发展。……