扩展并改写：为了进行人口数量的预测本文采用BP神经网络模型以及LSTM模型。对于BP神经网络模型该模型主要采用了3层BP神经网络结构通过分析已有的数据推算人口数量之间的关系式进而预测下一年的人口数量把已有数据代入模型进而对以后的年份进行预测。对于LSTM模型同样把已经存在的数据带入模型让其对以后的年份进行预测。

为了更准确地预测人口数量，本文采用了两种不同的神经网络模型：BP神经网络模型和LSTM模型。BP神经网络模型采用了三层神经网络结构，通过对已有数据进行分析，推算出人口数量之间的关系式，进而预测下一年的人口数量。对于已有数据，我们将其代入BP神经网络模型中，以便对未来的年份进行预测。

与此同时，我们还采用了LSTM模型进行人口数量预测。同样，我们将已有数据带入LSTM模型中，让其对未来的年份进行预测。LSTM模型具有记忆能力，能够更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。因此，这种模型能够更好地预测未来的人口数量。

综上所述，我们采用了两种不同的神经网络模型来预测未来的人口数量。BP神经网络模型通过分析已有数据，推算人口数量之间的关系式，进而对未来的年份进行预测。而LSTM模型则能够更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，从而更准确地预测未来的人口数量。