人口预测模型是用于预测人口数量及其变化趋势的数学模型。以下是一些常用的人口预测模型：
灰色预测模型
基于“部分信息已知，部分信息未知”的小样本、贫信息不确定性系统。
最常用的模型是GM（1,1）模型，通过一个单变量的一阶微分方程构成。
改进的模型包括等维灰数递补动态预测模型。
Logistic曲线模型
呈S形的生长曲线，由比利时数学家P. F. Verhult于1838年提出。
广泛应用于人口和商业分析中。
时间序列模型
包括ARIMA模型、季节性分解的时间序列预测模型（STL）等。
Leslie人口预测模型
考虑生育率、死亡率、年龄结构、性别比例等因素。
可以预测短期和长期人口增长。
其他模型
马尔萨斯模型：基于人口增长的指数增长和自然增长。
马尔可夫链模型：基于状态转移概率进行人口预测。
指数平滑预测模型：考虑历史数据对未来的影响。
宋健模型：一种基于系统动力学的人口预测模型。
BP神经网络模型：利用人工神经网络进行人口预测。
单变量的双曲模型：考虑人口变化的非线性动态。
系统动力学模型：模拟人口增长与社会经济因素之间的复杂关系。
年龄移算法：基于年龄分布进行人口预测。
CPPS软件预测：使用专门的软件工具进行人口预测。
这些模型各有优缺点，通常需要根据具体的研究目的和数据可用性来选择合适的模型。在实际应用中，可能需要结合多种模型来提高预测的准确性。