論文の概要: Forecasting India's Demographic Transition Under Fertility Policy Scenarios Using hybrid LSTM-PINN Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.00760v1
• Date: Sun, 30 Nov 2025 07:16:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.403718
• Title: Forecasting India's Demographic Transition Under Fertility Policy Scenarios Using hybrid LSTM-PINN Model
• Title（参考訳）: ハイブリッドLSTM-PINNモデルによる農業政策シナリオ下におけるインドの人口動態予測
• Authors: Subarna Khanra, Vijay Kumar Kukreja, Indu Bala,
• Abstract要約: 政策対応の肥大度関数を物理情報ニューラルネットワーク(PINN)に統合するハイブリッド・モデリング・フレームワークを提案する。 このモデルは、2024年から2054年までのインドの年齢構成の人口に対して、3つの妊婦政策シナリオで適用される。 その結果, 出生率政策は, 将来の年齢分布, 依存率, 労働力規模を著しく変化させることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3823356975862005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Demographic forecasting remains a fundamental challenge for policy planning in rapidly evolving nations such as India, where fertility transitions, policy interventions, and age structured dynamics interact in complex ways. In this study, we present a hybrid modelling framework that integrates policy-aware fertility functions into a Physics-Informed Neural Network (PINN) enhanced with Long Short-Term Memory (LSTM) networks to capture physical constraints and temporal dependencies in population dynamics. The model is applied to India's age structured population from 2024 to 2054 under three fertility-policy scenarios: continuation of current fertility decline, stricter population control, and relaxed fertility promotion. The governing transport-reaction partial differential equation is formulated with India-specific demographic indicators, including age-specific fertility and mortality rates. PINNs embed the core population equation and policy-driven fertility changes, while LSTM layers improve long-term forecasting across decades. Results show that fertility policies substantially shape future age distribution, dependency ratios, and workforce size. Stricter controls intensify ageing and reduce labour force participation, whereas relaxed policies support workforce growth but increase population pressure. Our findings suggest that the hybrid LSTM-PINN is an effective approach for demographic forecasting, offering accuracy with interpretability. Beyond methodological novelty, this work provides actionable insights for India's demographic policy debates, highlighting the need for balanced fertility interventions to ensure sustainable socio-economic development.
• Abstract（参考訳）: 人口統計学の予測は、出生率の推移、政策介入、年齢構造力学が複雑な方法で相互作用するインドなどの急速な発展途上国における政策計画の根本的な課題である。 本研究では,政策対応の肥大化関数をLong Short-Term Memory (LSTM)ネットワークで拡張したPhysical-Informed Neural Network (PINN) に統合し,人口動態の物理的制約と時間的依存性を捉えるハイブリッド・モデリング・フレームワークを提案する。 このモデルは、現在の出生率低下の継続、人口管理の厳格化、緩和された出生率向上の3つのシナリオの下で、2024年から2054年までのインドの年齢構成人口に適用されている。 輸送-反応偏微分方程式は、年齢別出生率や死亡率を含むインド固有の人口統計指標で定式化されている。 PINNは核となる人口方程式と政策主導の出生率の変化を埋め込んでおり、LSTM層は数十年にわたって長期予測を改善している。 その結果, 出生率政策は, 将来の年齢分布, 依存率, 労働力規模を著しく変化させることが示唆された。 高齢化と労働力の参加を減らす一方、緩和された政策は労働力の増加を支持するが、人口のプレッシャーは増大する。 その結果,LSTM-PINNは人口統計予測に有効な手法であり,解釈可能性の高い精度が期待できることがわかった。 方法論的新奇性以外にも、この研究はインドの人口統計学的政策に関する議論に対して実用的な洞察を与え、持続可能な社会経済発展を保証するためのバランスの取れた肥育的介入の必要性を強調している。

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