matlab投入产出代码

Matlab 投入产出代码通常包括以下几个部分：

1. 数据读取和处理部分：

% 读取数据
data = csvread('data.csv');

% 处理数据
x = data(:,1);
y = data(:,2);

2. 模型训练部分：

% 构建模型
model = fitlm(x,y);

% 训练模型
model = fitlm(x,y,'quadratic');

3. 预测部分：

% 预测
y_pred = predict(model,x_test);

4. 结果输出部分：

% 输出结果
fprintf('预测结果：%f\n', y_pred);

完整的投入产出代码示例：

% 读取数据
data = csvread('data.csv');

% 处理数据
x = data(:,1);
y = data(:,2);

% 构建模型
model = fitlm(x,y);

% 训练模型
model = fitlm(x,y,'quadratic');

% 预测
x_test = [1,2,3];
y_pred = predict(model,x_test);

% 输出结果
fprintf('预测结果：%f\n', y_pred);

相关问题

matlab投入产出ras法代码

MATLAB中可以用多种方法编写投入产出（IO）模型的RAS法代码。以下是一种可能的实现方式：

首先，需要准备数据。准备一个输入矩阵A和一个输出矩阵B，它们分别表示各个产业的投入和产出量，并且矩阵的行和列分别对应于各个产业。另外，还需要一个初始估计矩阵X0，它用来初始化迭代过程。

接下来，可以开始迭代计算了。首先，根据初始估计矩阵X0计算单位投产系数矩阵G0，其中G0 = inv(A) * B。然后，使用RAS迭代公式Xk = G0 * X(k-1)，不断迭代计算新的估计矩阵Xk，直到达到指定的收敛条件为止。可以设置一个最大迭代次数，以避免无限循环。

最后，计算结果会输出一个收敛的估计矩阵X，其中X(i,j)表示第i个产业的第j个投入比例。通过对X进行进一步的分析和解释，可以得到相关的投入产出数据和指标。

需要注意的是，上述实现只是一种可能的方式，具体的实现方式可能会根据具体的问题和数据进行调整和修改。另外，MATLAB中还可以使用其他方法或库来实现投入产出模型，如线性规划方法或专门的IO模型库。

matlab计算投入产出表的代码

以下是使用MATLAB计算投入产出表的示例代码：

% 定义输入数据
A = [0.3 0.2 0.1; 0.2 0.4 0.3; 0.1 0.3 0.5]; % 技术系数矩阵
x = [100; 200; 150]; % 最终需求向量

% 计算投入向量
I = inv(eye(size(A)) - A) * x;

% 计算产出向量
Y = A * I + x;

% 显示结果
disp('投入向量：');
disp(I);
disp('产出向量：');
disp(Y);

上述代码中，`A`表示技术系数矩阵，`x`表示最终需求向量。通过使用矩阵运算，可以计算出投入向量`I`和产出向量`Y`。最后，使用`disp`函数将结果输出到命令窗口中。