建国以来,人口问题一直是困扰中国经济发展的重要因素,而随着改革开放的推进,城市工业化的发展,人口大规模的流动也越来越深刻地影响着中国经济社会的变革。天津市作为中国四大直辖市之一,被定义为环渤海经济圈的中心,在北方有及其重要的经济地位。在这种背景下,将管理学、数据挖掘技术引进到天津市人口流动的研究中,分析人口流动与经济发展关系,探讨流动人口规模发展趋势,对天津市流动人口的管理具有现实意义。本文主要做了两方面的工作：首先根据天津市经济数据(生产总值)、流动人口数据、总人口数据,利用灰色关联度模型,分析了天津市流动人口数量、总人口数量对天津市生产总值的关联系数。结果显示流动人口数量与生产总值的关联系数较高,并且要高于总人口数量与生产总值的关联系数。说明天津市经济的高速发展与人口流动有较大关系,人口流动促进了天津市的经济发展。基于上述结论,第二项工作即通过数据挖掘模型预测未来天津市人口流动的规模,并依据此预测结果,分析将会对天津的经济发展带来什么样的影响,并提出相应的政策建议。在对人口流动规模进行预测时,运用了两种不同的预测方法,第一种是Logistic曲线模型,分别采用高、中、低三种方案进行拟合,得到高方案的拟合效果相对较好,预测到2030年天津市流动人口数量将达到498万人,并达到饱和,不再增长。第二种方法是基于BP神经网络的预测模型。通过神经网络128次的训练和学习,期望误差达到合理范围,得到所要建立的预测神经网络模型。预测结果到2020年天津的流动人口达到531万人,并在2021年首次出现下降。比较两种模型的预测结果相对误差,BP神经网络模型误差相对较小,适合作为天津市人口流动规模的预测模型。最后针对人口流动规模的预测结果,在户籍制度改革、加强社会保障、打造滨海新区为吸引流动人口试验区等方面对天津市的人口流动管理提出相应的政策建议。