吴 宇，孙宏宇，孙明辰，王洪君

(吉林师范大学 计算机学院，吉林 四平 136000)

0 引 言

人口迁移这一社会现象目前已经引起多学科交融研究领域学者的关注，从图1、图2可以看出，各个省份的净人口流动数量与自然增长率趋势截然不同。数据表明各地区的人口数量变化情况是受条件影响的，并不完全取决于人口基数，受人口迁移的影响也十分显著。进行人口迁徙预测可以更好的把握地区人口变化情况以及地区城市化情况，对社会经济发展具有重要指导意义。因此，进行人口迁徙预测研究势在必行。但目前研究上存在一些不足，一方面城市参数众多，应用现有技术将其统计可以轻易实现，但其中掺伴的无效数据，不仅无形中提高了实验的能耗，也造成了数据混淆；另一方面，传统的人口流动预测方法大多是根据经济、政策等理论来总结人口流动规律加以预测。如：流动人口的规模总量和结构形式随经济体发展变迁的规律、城市收入水平和公共服务能力差异，是吸引外来人口流入的首要因素等等[1]。但无论使用什么方法，其根本在于分析人口流动情况和其影响因素之间的关系，并通过该关系构建模型或形成理论预测未来人口变化情况。

数据来源：国家统计局发布

数据来源：国家统计局发布

随着科技的发展，通过人工智能的方法进行大数据分析预测城市人口，可以节省大量的时间以及资源的消耗。数据的获取以及预测算法的选择在很大程度上影响着预测结果的精确性，不同模型对于人口的预测结果也不同[2]。……