摘 要：常住人口数量是决定供房量的关键因素，准确预测未来常住人口数量，对制定住房供给力度政策具有现实意义。文章以 2010—2021 年西安市常住人口总数为依据，基于灰色 - 加权马尔可夫预测模型对西安市未来 5 年常住人口进行预测。结果显示：相较于灰色 G(1，1) 模型，灰色 - 加权马尔可夫预测模型预测精度提高了 79.95%；同时得出未来 5 年西安常住人口数量平均增长率达到 2.367 9%。这一结果为制定住房供给力度政策提供了可靠的、科学的依据。
关键词：西安；常住人口；GM(1,1)；加权马尔可夫预测
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.18.029
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2022）18-0118-05
Prediction of Permanent Resident Population in Xi’an Based on Grey-Weighted Markov Prediction Model
WANG Zhuyu, XU Xiaoling, HU Zhe, YE Fei, WANG Yafang
(Xi’an Innovation College of Yan'an University, Xi’an 710100, China)
Abstract: The number of permanent resident population is a key factor in determining the amount of housing available. Accurately predicting the number of permanent resident population in the future has practical significance for formulating housing supply power policies. Based on the total permanent resident population of Xi’an from 2010 to 2021, this paper predicts the permanent resident population of Xi’an in the next five years based on the Grey-Weighted Markov prediction model. The results show that compared with the gray G (1,1) model, the prediction accuracy of the Gray-Weighted Markov prediction model is improved by 79.95%. At the same time, it is concluded that the average growth rate of the permanent resident population in Xi’an will reach 2.367 9% in the next five years. It provides a reliable and scientific basis for formulating housing supply power policies.
Keywords: Xi’an; permanent resident population; GM (1,1); Weighted Markov prediction
参考文献：
[1] 薛小荣，党小刚 . 基于灰色理论的西安土地利用预测研究[J]. 统计与信息论坛，2009，24（11）：40-43.
[2] 吴劲军 . 基于 BP 神经网络的人口预测模型研究 [J]. 统计与信息论坛，2004（2）：44-46.
[3] 吕敏怡，钱瑛瑛 . 上海市人口结构变化对住房需求的影响初探 [J]. 上海房地，2014（1）：18-21.
[4] 皇甫玥，张京祥 . 基于就业岗位的城市外来常住人口预测方法初探 [J]. 南京社会科学，2009（3）：94-99.
[5] 宋汉杰 . 多模型方法下的地区常住人口规模预测分析——以湖南省株洲市为例 [J]. 湖南工业大学学报，2014，28（6）：42-47.
[6] 张梦汝，罗娟，单路路 . 基于灰色理论的上海外来常住人口预测及影响因素分析 [J]. 经济研究导刊，2021（31）：41-43.
[7] 柴小媚 . 基于灰色模型和回归分析的北京市常住人口预测[J]. 现代商业，2016（20）：189-190.
[8] 高红 . 基于灰色神经网络模型的江苏省人口预测 [J]. 江苏商论，2021（9）：130-132.
[9] 何芳，高智骏 . 基于马尔可夫转移概率的外来常住人口居住需求预测 [J]. 上海行政学院学报，2020，21（1）：88-101.
[10] 王彤，杨军，李沆 . 灰色马尔科夫模型在城市需水预测中的应用 [EB/OL].[2022-06-05].https://cpfd.cnki.com.cn/Article/CPFDTOTAL-GSPS201811001011.htm.
作者简介：王朱宇（1995—），女，汉族，四川成都人，专职教师，硕士，主要研究方向：智能信息数据挖掘研究。