logistic模型预测人口Python
时间: 2023-12-14 10:33:36 浏览: 275
根据引用[2],可以使用改进的logistic模型对人口进行预测。以下是一个简单的Python代码示例,用于使用scipy.optimize.curve_fit函数拟合logistic函数并预测人口数量:
```python
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义logistic函数
def logistic(t, K, P0, r):
exp_value = np.exp(r * (t - 2005))
return (K * exp_value * P0) / (K + (exp_value - 1) * P0)
# 准备数据
xdata = np.array([2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010])
ydata = np.array([1.276, 1.287, 1.298, 1.309, 1.321, 1.333, 1.345, 1.357, 1.369, 1.381])
# 拟合logistic函数
popt, pcov = curve_fit(logistic, xdata, ydata, maxfev=10000)
# 预测人口数量
t = np.arange(2001, 2031)
y = logistic(t, *popt)
# 绘制拟合曲线和预测曲线
plt.plot(xdata, ydata, 'o', label='original data')
plt.plot(t, y, label='logistic model')
plt.legend(loc='best')
plt.xlabel('year')
plt.ylabel('population')
plt.show()
```
该代码使用了numpy、scipy和matplotlib库。首先定义了logistic函数,然后准备了2001年到2010年的人口数据。接下来使用curve_fit函数拟合logistic函数,并使用拟合参数预测了2001年到2030年的人口数量。最后,使用matplotlib库绘制了原始数据、拟合曲线和预测曲线。
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