Методы математического анализа помогают в прогнозировании роста населения городов, позволяя выявлять закономерности развития демографических процессов и анализировать состав населения в целом. 2

Некоторые методы, которые используются для прогнозирования:

• Модели стабильного и стационарного населения, экспоненциального и гиперболического роста. 2 Экспоненциальная модель не учитывает факторы окружающей среды и поэтому подходит для малого периода времени прогнозирования. 2 Логистическая модель показывает, что рост численности населения уменьшается по мере того, как население достигает пропускной способности или предельной точки окружающей среды. 2
• Регрессионные модели. 1 Они отражают зависимость численности населения от выбранного фактора и позволяют включать в прогноз любые факторы, характеризующиеся корреляционной взаимосвязью. 1
• Метод передвижки возрастов. 1 Он прогнозирует численность населения в определённом возрасте на основе анализа таблиц смертности. 1
• Методы машинного обучения, например нейросетевое моделирование. 2 Для обучения и совершенствования нейронных сетей используется генетический алгоритм. 2

Для повышения точности и достоверности прогнозов рекомендуется применять комплекс различных моделей и повышать качество используемой информационной базы. 5