【摘 要】
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为提高预测老龄人口的精度，以残差修正GM（1,1）模型、灰色-BP神经网络模型和Logistic预测模型作为单项模型，建立了一种基于相关系数的诱导有序加权平均（IOWA）算子组合预测模型.利用该模型对2000—2020年我国东部、中部、西部和东北部地区及全国老龄（≥65岁）人口数量进行预测显示，该组合预测模型的预测效果显著优于上述3个单项预测模型，表明该模型能够有效地提高老龄人口的预测精度.利用该
【基金项目】
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安徽省哲学社会科学规划项目（AHSKY2020D42）； 安徽财经大学重大科研基金（ACKYA21004）;安徽财经大学研究生科研创新基金（ACYC2021400）；
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为提高预测老龄人口的精度，以残差修正GM（1,1）模型、灰色-BP神经网络模型和Logistic预测模型作为单项模型，建立了一种基于相关系数的诱导有序加权平均（IOWA）算子组合预测模型.利用该模型对2000—2020年我国东部、中部、西部和东北部地区及全国老龄（≥65岁）人口数量进行预测显示，该组合预测模型的预测效果显著优于上述3个单项预测模型，表明该模型能够有效地提高老龄人口的预测精度.利用该组合预测模型对未来10年我国东部、中部、西部和东北部地区及全国老龄人口数进行预测显示：我国老龄人口数总体呈现逐步增长态势，同时区域间的老龄化进程差异也不断增大，其中东部地区老龄人口增长得相对较快，中部地区则增长得相对较慢.该预测结果可为我国老龄人口政策的制定提供参考.
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