STIRPAT模型回归预测的matlab代码

STIRPAT（Spatial Interaction Regression Paterns）模型是一种用于空间人口迁移分析的统计模型，它考虑了人口迁移的源地和目的地之间的相互作用。在Matlab中，虽然没有直接提供STIRPAT模型的内置函数，但你可以通过自定义函数或者使用开源工具箱如GeoDa、spatial econometrics toolbox等来进行模型构建。

以下是一个简单的步骤和示例，假设你已经有了数据集（包括源地和目的地变量以及人口迁移量），你可以按照以下流程编写：

% 导入数据
data = readtable('migration_data.csv'); % 假设数据在csv文件中

% 定义源地（origin）、目的地（destination）和迁移量（migration_count）变量
origin = data.Origin;
destination = data.Destination;
migration_counts = data.MigrationCount;

% 定义STIRPAT模型公式
% 假设我们有常数项(intercept)、距离(distance)、源地人口(population_origin)和目的地人口(population_destination)
formula = 'migration_counts ~ 1 + distance + population_origin + population_destination';

% 使用地理加权系统（Geographically Weighted System, GWR）库（如果使用的是GWizard或者类似工具）
if isToolboxAvailable('geowizards')
    gwr_model = fitgwr(formula, origin, destination, migration_counts, 'distance', 'Population', [population_origin, population_destination]);
else
    % 如果没有专用工具箱，可以使用基本的回归，但结果不如GWR准确
    gwr_model = fitlm(data, formula);
end

% 查看模型摘要
disp(gwr_model);

% 预测新的迁移量
new_population = [new_population_origin, new_population_destination]; % 新的人口数据
predicted_counts = predict(gwr_model, new_population);

注意：以上代码片段只是一个基础示例，实际操作可能需要根据你的数据结构和所需的复杂度调整。另外，对于更高级的功能，比如空间权重矩阵的生成，你可能需要利用GIS软件配合Matlab使用。