人口与资源预测中Logistic模型承载量参数的自回归估计

在人口、资源、环境和生态诸多系统的预测中，Logistic函数都是一个非常重要的模型。但是，确定Logistic模型的参数又是一件困难的事情。论文基于最小二乘算法和多元回归分析发展一种参数估值方法：首先对模型求导，化为微分方程；然后将微分方程离散化，得到差分方程；然后将差分方程转换为二元线性回归模型，利用自回归分析确定模型参数；最后将回归系数转换为Logistic模型参数。根据对称性思想提出了Logistic模型参数估计效果检测的对称性指数。大量的试验表明，只要研究对象具有S形曲线的增长特征，这种方法就行之有效。借助城市人口和城市化水平预测，给出了两个计算实例，由此说明上述方法的具体应用步骤。

Carrying Capacity Estimation of Logistic Model in Population and Resources Prediction by Nonlinear Autoregression