使用matlab写Logistic 模型检验数据并预测美国2010 年的人口数量的代码。数据如下所示： 时间：t=[1790:10:1990]; 人口：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];

以下是使用Logistic模型检验数据并预测美国2010年人口数量的MATLAB代码：

% 数据
t=[1790:10:1990];
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];

% 定义Logistic函数
logistic = @(a,b,c,t) c ./ (1 + a*exp(-b*t));

% 初始参数猜测
a0 = 20000000;
b0 = 0.03;
c0 = 5000000000;

% 使用fminsearch函数寻找最优参数
params = fminsearch(@(params) sum((p - logistic(params(1),params(2),params(3),t)).^2), [a0,b0,c0]);

% 输出最优参数
a = params(1);
b = params(2);
c = params(3);
fprintf('最优参数: a=%f, b=%f, c=%f\n', a, b, c);

% 绘制拟合曲线
figure;
plot(t, p, 'bo', 'MarkerSize', 10);
hold on;
t_fit = [1790:1:2010];
p_fit = logistic(a,b,c,t_fit);
plot(t_fit, p_fit, 'r-', 'LineWidth', 2);
xlabel('时间');
ylabel('人口数量');
title('Logistic模型拟合');

% 预测2010年人口数量
p_predict = logistic(a,b,c,2010);
fprintf('2010年预测人口数量: %f\n', p_predict);

注：代码中使用了MATLAB的fminsearch函数来寻找最优参数，该函数可以用来寻找函数的最小值，即在我们的问题中，寻找最小化残差平方和的参数值。最优参数猜测的初始值可以根据数据的特点来设定，也可以通过试错法来调整。