整体规划模型matlab代码
时间: 2023-10-02 14:07:16 浏览: 46
很抱歉,我没有找到关于整体规划模型的MATLAB代码的引用内容。整体规划模型在MATLAB中可以使用各种算法和技术进行实现,但具体的代码实现可能因应用领域而有所不同。您可以尝试搜索相关的MATLAB文档、论文或学术资源以获取更详细的信息和代码示例。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
相关问题
logistic人口预测模型matlab代码
下面是logistic人口预测模型的Matlab代码:
```Matlab
% 主函数文件(脚本文件)
t = [1790 1800 1810 1820 1830 1840 1850 1860 1870 1880 1890 1900 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990];
p = [3.9 5.3 7.2 9.6 12.9 17.1 23.2 31.4 38.6 50.2 62.9 76.0 92.0 106.5 123.2 131.7 150.7 179.3 204.0 226.5 251.4];
t = t - 1780; % 整体减去1780
x0 = [150, 0.15]; % 待定参数x的初值(自己根据实际情况给出初值,之后再不断调整;其中第一个参数为最大人口数,第二个参数为人口增长率)
x = lsqcurvefit('population',x0,t,p); % 使用函数求得最终的(xm,r)
p1 = population(x,t);
plot(t + 1780, p, 'o', t + 1780, p1, '-r*')
title('Logistic模型拟合图')
xlabel('年')
ylabel('人口数')
legend('实际数据', '理论数据')
```
面板数据非期望产出超效率sbm模型matlab代码
面板数据非期望产出超效率(Semi-Balanced Efficiency Measure, SBM)模型是一种用于评估面板数据中企业或组织的效率的方法。该模型基于数据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)方法,在传统的DEA方法的基础上进行改进。
MATLAB代码实现SBM模型可以分为以下几个步骤:
1. 准备数据:收集所需数据,包括各个企业或组织的输入和产出指标数据。将数据以矩阵的形式导入MATLAB。
2. 构建SBM模型:使用MATLAB中的线性规划函数(如linprog)构建SBM模型。根据实际情况,设定各个企业或组织的输入产出权重范围等约束条件。通过目标函数最大化或最小化来确定各个企业或组织的效率。
3. 运行模型:通过调用MATLAB中的线性规划函数来运行SBM模型。模型将根据设定的约束条件和目标函数进行计算,得到每个企业或组织的效率评估结果。
4. 分析结果:对模型输出的结果进行进一步分析和解读,评估各个企业或组织的效率水平。根据结果,可以进行效率改进或调整策略,提高整体效率。
需要注意的是,SBM模型的准确性和有效性取决于数据的质量和模型的构建参数。在进行模型实施前,务必对数据进行清洗和验证,并进行合理的模型参数设定。
以上是关于面板数据非期望产出超效率SBM模型的MATLAB代码的简要介绍,实际的代码实现可能还涉及一些细节和特定的实际问题。
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