使用matlab代码根据年份，高考人数，录取人数，录取率来预测高考趋势

好的，我可以为您提供一个基于线性回归模型的 Matlab 代码来预测高考趋势。具体代码如下：

% 设置输入变量：年份，高考人数，录取人数，录取率
year = [2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020];
numExaminee = [9.16 9.39 9.15 9.15 9.39 9.72 9.78 9.75 9.75 10.71 10.71];
numAdmitted = [5.70 5.76 5.59 5.43 5.95 6.44 6.33 6.34 6.39 7.27 7.49];
admissionRate = [62.28 61.39 61.07 59.18 63.69 66.23 64.66 65.05 65.54 67.87 69.95];

% 将年份变量转换为时间序列
timeYear = year - year(1);

% 根据输入变量计算出趋势预测值
X = [ones(length(year),1) timeYear' numExaminee' numAdmitted' admissionRate'];
[b,~,~,~,stats] = regress(admissionRate',X);
predictYear = 2021:2030;
predictNumExaminee = mean(numExaminee)*(predictYear-year(end)) + numExaminee(end);
predictNumAdmitted = mean(numAdmitted)*(predictYear-year(end)) + numAdmitted(end);
predictAdmissionRate = [ones(length(predictYear),1) predictYear'-year(1) predictNumExaminee' predictNumAdmitted']*b;

% 绘制预测趋势图
figure;
plot(year, admissionRate, 'o-', 'LineWidth',2, 'MarkerSize',8);
hold on;
plot(predictYear, predictAdmissionRate, 'r.-', 'LineWidth',2, 'MarkerSize',16);
xlabel('Year');
ylabel('Admission Rate (%)');
title('Trend Prediction of College Entrance Examination');
legend('Historical Data', 'Trend Prediction');

% 输出预测值
disp('The predicted admission rate for the next 10 years are:');
disp(predictAdmissionRate);

这段代码中，我使用了线性回归模型来拟合历史数据，然后预测未来10年的录取率趋势。其中，我将年份变量转换为时间序列，然后将年份、高考人数、录取人数、录取率作为输入变量，使用 `regress` 函数来拟合线性回归模型。最后，我使用预测值绘制了趋势图，并输出了未来10年的录取率预测值。