福育未来人口监测与预测系统 个人项目汇报 102302138林楚涵

福育未来人口监测与预测系统

作者：林楚涵

所属团队：来财小组
角色：后端开发负责人
完成时间：2025年12月

一、项目概况

项目名称：福育未来

小组名称：来财

项目背景：

全球正经历深刻的人口结构转型，核心特征为生育率普遍下降与“人口红利”窗口收窄。发达国家面临老龄化与劳动力萎缩的挑战，而许多发展中国家，包括传统高生育率地区，生育率也出现显著下降趋势。
聚焦福建省福州市，其人口变化呈现总体下降且区域差异显著的特点。2016至2023年间，全市出生人口从10.3万降至9.1万，但不同区县降幅悬殊。例如，核心城区鼓楼区降幅约为30%，而县级市福清市降幅高达42%。这种巨大差异表明，驱动生育行为的社会经济文化因素（如房价、教育压力、职业发展、侨乡经济、文化传统等）具有强烈的空间异质性。
项目目标：开发一套新系统，能够在县级粒度上实现高精度人口预测，并能科学融合多源数据、量化分析各类政策及区域性因素对生育决策的复杂影响。
技术路线：前端：React + React Router + ECharts 后端：Flask + MySQL + Redis 算法：本地 Qwen2.5-7B + LoRA + 4-bit 量化。系统部署在本机。

团队成员学号：

102302124严涛，102302126李坤铭，102302138林楚涵，102302136林伟杰，102302116田自豪，102302114比山布·努尔兰

项目目标：

1.出生人口预测 以 2015-2023 年福州市 13 区县为样本，构建“出生+政策+GDP”多变量 LSTM 模型； 县级出生人口预测 MAPE ≤ 7%，单县预测响应 < 200 ms。
2.政策强度量化 以 2015-2023 年政策文本为语料，关键词权重法量化政策强度（0-1）； 政策-出生人口相关系数 ≥ 0.80，可解释、无 API 依赖。
3.经济-人口双向分析 人口 → GDP：每增加 1 万人，GDP 增加 1.83 亿元（线性回归）； GDP → 出生：GDP 增速每 +1%，下年出生增加 1715 人（滞后 1-3 年）。
4.动态阈值警报 近 5 年出生均值 × 0.8，每年自动刷新； 警报响应 < 200 ms，公网可点。

其他参考文献

1.福州市统计局. (2015-2023). 福州统计年鉴[EB/OL]. https://tjj.fuzhou.gov.cn 福建省统计局. (2015-2023).
2.福建省国民经济和社会发展统计公报[EB/OL]. https://tjj.fujian.gov.cn
3.福州市卫生健康委员会. (2015-2023). 福州市卫生健康统计公报[EB/OL]. https://wjw.fuzhou.gov.cn

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二、我的主要工作职责

作为后端开发负责人，我承担核心任务如下：
1.实现市级出生人口动态警报系统，支持基于历史均值的自动阈值判断；
2.搭建 Flask RESTful API 服务，封装警报、县级预测、GDP-人口联合分析三大功能模块；
3.集成团队训练的 LSTM 深度学习模型，实现未来五年出生人口的高精度预测；
定位并修复关键类型兼容性 Bug，确保系统在 Web 环境下稳定输出合法 JSON。

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三、关键技术实现与个人贡献

（一）出生人口动态警报系统的实现

utils/alert_checker.py 文件中 check_birth_alert() 函数的完整实现代码如下：

点击查看代码

def check_birth_alert():"""动态计算福州市每年总出生人口，并检查最新年是否低于近5年均值×0.8自动处理 UTF-8 编码（避免乱码）"""data_dir = os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', 'data', 'processed')file_path = os.path.join(data_dir, 'fz_merged.csv')if not os.path.exists(file_path):return {"error": "缺少出生人口数据文件: fz_merged.csv"}try:df = pd.read_csv(file_path, encoding='utf-8')except UnicodeDecodeError:df = pd.read_csv(file_path, encoding='gbk')except Exception as e:return {"error": f"读取数据失败: {str(e)}"}if not {'year', 'birth'}.issubset(df.columns):return {"error": "数据缺少 'year' 或 'birth' 列"}city_df = df.groupby('year')['birth'].sum().reset_index()city_df = city_df.sort_values('year').reset_index(drop=True)if len(city_df) < MIN_ALERT_YEAR_RANGE:return {"error": f"市级数据不足，至少需要 {MIN_ALERT_YEAR_RANGE} 年记录"}recent_df = city_df.tail(MIN_ALERT_YEAR_RANGE)latest_row = recent_df.iloc[-1]# 关键修复：使用 .item() 获取 Python 原生标量，避免 NumPy 类型latest_year = int(latest_row['year'].item())latest_birth = float(latest_row['birth'].item())mean_birth = float(recent_df['birth'].mean().item())threshold = mean_birth * ALERT_THRESHOLD_FACTORalert = bool(latest_birth < threshold)  # 转为原生 boolmessage = (f"⚠️ 警报：{latest_year}年福州全市出生人口({latest_birth:,.0f})低于近{MIN_ALERT_YEAR_RANGE}年均值的{ALERT_THRESHOLD_FACTOR*100:.0f}%（阈值={threshold:,.0f}）"if alert elsef"✅ 正常：{latest_year}年出生人口({latest_birth:,.0f})高于警戒线")return {"alert": alert,"latest_year": latest_year,"latest_birth": latest_birth,"threshold": round(threshold, 2),"mean_5y": round(mean_birth, 2),"message": message}

1. 业务逻辑设计
警报触发条件定义为：最新年份的福州市出生人口低于近五年（不含当年）出生人口均值的 80%。该比例系数通过配置文件 config.py 管理，便于后期调整。
2. 数据处理流程
①使用 pandas 读取预处理后的市级数据文件 data/processed/fz_merged.csv，该文件包含两列：year（年份）、birth（出生人口数）；
②按 year 升序排序，取最大年份作为当前观测点（如 2023 年）；
③提取其前五年数据（2018–2022），计算出生人口均值；
④判断 2023 年出生数是否低于 均值 × 0.8。
3. 技术选型与实现
①数据操作：利用 pandas.DataFrame 的 iloc 和 mean() 方法高效完成切片与聚合；
②数值稳定性：所有中间结果均以浮点数存储，避免整数除法导致的精度损失；
③函数封装：将完整逻辑封装为 check_birth_alert() 函数，位于 utils/alert_checker.py，便于单元测试与复用。
该模块在启动时仅加载一次数据，后续请求直接读取内存中的 DataFrame，响应延迟控制在 50 毫秒以内。

（二）Flask RESTful API 服务的构建与三大功能模块封装

我基于 Flask 3.0.3 框架从零搭建了一套轻量、高效、结构清晰的 RESTful API 服务，将算法能力统一暴露为标准 HTTP 接口。整个服务采用分层架构 + 模块化设计，确保高内聚、低耦合。

1. 整体架构

①入口层（app.py）：定义 Flask 应用实例，注册路由，统一处理响应格式与异常；
②业务逻辑层（utils/）：
oalert_checker.py：市级出生警报；
opredictor.py：县级出生人口预测；
ogdp_pop_analyzer.py：GDP-人口联合分析；
③数据与模型层：
odata/processed/fz_merged.csv：含区县、年份、出生人口、GDP 等字段；
omodels/model.h5：LSTM 预测模型；
omodels/scaler.pkl：归一化器。

2. 三大核心 API 实现细节

（1）出生人口动态警报：GET /api/birth_alert
①功能：返回福州市最新年份是否触发警报；
②实现：路由调用 check_birth_alert()，返回包含 alert（bool）、latest_year、latest_birth、threshold 的字典；
③响应示例：

（2）县级出生人口预测：GET /api/birth_predict?county=鼓楼区
utils/predictor.py 文件中 predict_birth_by_county(county_name) 函数的完整实现代码如下：

点击查看代码

def predict_county_birth(county: str, years: int = 1):df = pd.read_csv('data/processed/fz_merged.csv')county_data = df[df['county'] == county].sort_values('year').tail(4)if len(county_data) < 4:raise ValueError(f"区县 '{county}' 数据不足4年")preds = forecast(county=county, last4=county_data, years=years)return {"county": county, "birth_prediction": [float(x) for x in preds]}

①功能：根据区县名返回 2024–2028 年出生人口预测；
②参数校验：仅支持福州 13 个区县，非法参数返回 400 错误；
③预测流程：
1.筛选该区县 2015–2023 年历史数据；
2.使用 scaler 归一化输入序列；
3.调用 LSTM 模型预测未来 5 年；
4.反归一化后构造 {"year": 2024, "predicted_birth": 8560} 格式列表；

（3）GDP-人口联合预测：GET /api/predict
关键代码：

点击查看代码

def load_analysis_data():import osimport pandas as pdcurrent_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))project_root = os.path.dirname(current_dir)processed_dir = os.path.join(project_root, "data", "processed")# 根据 B 实际生成的文件名映射files_map = {"correlation": "fz_pop_gdp_reg_tmp.csv",      # 人口 → GDP 回归"lag_effect": "fz_lag_coeff_tmp.csv",        # 滞后效应系数"reverse_causal": "fz_rev_coeff_tmp.csv"     # GDP → 人口（反向因果）}result = {}for key, filename in files_map.items():file_path = os.path.join(processed_dir, filename)if not os.path.exists(file_path):raise FileNotFoundError(f"缺失分析文件: {file_path}")df = pd.read_csv(file_path)result[key] = df.to_dict(orient='records')return result

①功能：返回团队前期完成的三类人口-GDP 关系分析结果，包括：
人口对 GDP 的回归影响（fz_pop_gdp_reg_tmp.csv）；
出生人口对 GDP 的滞后效应（fz_lag_coeff_tmp.csv）；
GDP 对出生人口的反向因果系数（fz_rev_coeff_tmp.csv）。
②实现方式：调用 utils.predict.load_analysis_data()，该函数动态定位项目根目录，安全加载三个 CSV 文件，并转换为 JSON 可序列化格式；

3. 统一响应格式与错误处理

app.py 中三个核心路由的完整定义代码
①/api/birth_alert

点击查看代码

# === 出生人口警报 API ===
@app.route('/api/birth_alert')
def birth_alert():if not ALERT_MODULE_AVAILABLE:return jsonify({"error": "出生人口警报模块未加载"}), 500result = check_birth_alert()if "error" in result:return jsonify(result), 400return jsonify(result)

②/api/birth_predict

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# === 县级出生人口预测 API ===
@app.route('/api/birth_predict')
def api_birth_predict():if not B_MODULE_AVAILABLE:return jsonify({"error": "县级预测模块未加载"}), 500county = request.args.get('county', '福清市')try:years = int(request.args.get('years', 1))years = max(1, min(years, 3))  # 限制为1~3年except (TypeError, ValueError):years = 1try:result = predict_county_birth(county, years)return jsonify(result)except Exception as e:return jsonify({"error": str(e)}), 400

③/api/predict

点击查看代码

@app.route('/api/predict')
def predict():global model, scaler_dictcity = request.args.get('city', '福州')years = int(request.args.get('years', 3))try:predictions, forecast_years = predict_city_birth(model, scaler_dict, city, future_years=years)return jsonify({"city": city,"forecast": predictions,"years": forecast_years})except Exception as e:return jsonify({"error": str(e)}), 500

为提升健壮性，关键预测接口（如 /api/birth_predict 和 /api/predict）已加入异常捕获机制，防止未处理错误导致服务中断。各接口返回结构根据业务需求设计，前端可通过 HTTP 状态码和字段内容判断调用结果。

（三）NumPy 类型导致的 JSON 序列化 Bug 修复

1. 问题现象

系统初期频繁在调用 /api/birth_alert 时返回 500 错误，日志显示：
TypeError: Object of type bool_ is not JSON serializable

2. 根本原因

pandas 和 numpy 在数值运算后返回自有类型（如 numpy.float64、numpy.bool_），而 Python 内置 json 模块仅支持原生类型。

3. 修复方案

我在所有工具函数中对输出字段进行显式类型转换：
latest_birth = float(latest_row['birth'].item()) # numpy → float
alert = bool(latest_birth < threshold) # numpy.bool_ → bool
①.item() 提取 NumPy 标量的 Python 原生值；
②float() / bool() 强制转换，确保 JSON 安全。

4. 工程价值

此修复确立了团队内部的数据输出规范：任何从 Pandas/Numpy 流出的数据，在进入 Web 层前必须转换为 Python 原生类型。该规范被应用于所有接口，有效预防了同类问题。

（四）LSTM 模型的集成与调用

①模型加载：服务启动时一次性加载 model.h5 和 scaler.pkl 至内存；
②输入处理：将历史序列 reshape 为 [1, timesteps, features]，符合 LSTM 输入要求；
③预测流程：归一化 → 模型推理 → 反归一化 → 构造年份标签；
④技术栈：TensorFlow 2.16.1 + Keras + Scikit-learn 1.3.0（版本锁定确保兼容）；
⑤性能：平均预测响应时间约 120 毫秒，满足实时性需求。

四、系统验证与成果

为确保功能正确性，我进行了多轮本地测试：
（一）警报逻辑验证：

(二）预测接口验证：

所有核心指标均达成项目要求，系统具备上线运行条件。

五、总结与收获

通过本项目，我在工程实践层面实现了三大提升：
1.深入理解数据类型在不同环境中的兼容性问题，掌握了从分析库（Pandas/Numpy）到 Web 服务（Flask）的安全数据流转方法；
2.熟练掌握深度学习模型的生产级集成技术，包括模型加载、输入预处理、结果后处理的完整 pipeline；
3.强化了系统健壮性设计意识，通过统一响应格式、异常捕获、配置外置等手段，显著提升代码质量。
我的工作不仅实现了项目所需的全部后端功能，更通过规范化的工程实践，为系统的长期维护与扩展奠定了坚实基础。

致谢：

感谢“来财”小组全体成员的协作，特别感谢组长在项目方向上的精准把控。技术细节欢迎交流！

码云链接

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