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。

投入产出模型matlab代码

根据提供的引用内容，投入产出模型的MATLAB代码如下：

% 根据已知条件写出直接消耗矩阵和外界需求向量
C = [0,0.65,0.55;0.25,0.05,0.10;0.25,0.05,0];
d = [50000,25000,0';

% 计算 A = I - C ，其中，I为单位矩阵
A = eye(3) - C;

% 由公式 Ax = d 反求解 x
x = A\d;

% 计算 B 矩阵，即各部门创造的新价值
B = C * diag(x);

% 计算一周内总产值 Y
Y = ones(1,3) * B;

% 计算各部门创造的新价值 F
F = x - Y';

% 输出结果
x, B, Y, F

以上代码可以用于计算投入产出模型中各个部门的投入和产出情况。其中x为各个部门的投入量，B为各个部门创造的新价值，Y为一周内总产值，F为各部门创造的新价值与一周内总产值之间的差值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【数学建模】线性代数模型（上）](https://blog.csdn.net/qq_45532226/article/details/105151509)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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