logistic人口预测模型matlab代码

下面是logistic人口预测模型的Matlab代码：

% 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')

相关问题

logistic人口预测模型代码matlab拟合

Logistic人口预测模型是一种在matlab中常用的模型，可以预测特定区域在未来的某个时间点的人口数量。它是一种非线性模型，可以通过对人口数量和时间的统计数据进行训练得到。在实际应用中，该模型常常与其他模型结合，如ARIMA模型，以提高预测的准确性。

logistic 人口预测的matlab代码

由于人口预测的复杂性，需要更多的信息和数据来进行预测。因此，没有一个简单的 Matlab 代码来进行人口预测。

然而，以下是一些可能涉及的步骤和 Matlab 函数：

1. 数据收集和清理：使用 Matlab 的数据导入和清理工具来获取并清理人口数据。

2. 数据探索和可视化：使用 Matlab 的数据可视化工具来探索人口数据，例如使用直方图、散点图、箱线图等。

3. 特征选择和转换：使用 Matlab 的特征选择和特征转换工具来选择和转换与人口预测相关的特征。

4. 模型选择和训练：使用 Matlab 的机器学习工具箱来选择和训练适当的模型，例如逻辑回归模型。

5. 模型评估和调整：使用 Matlab 的模型评估工具来评估模型的性能，并使用模型调整工具来调整模型以提高预测准确度。

6. 预测和部署：使用 Matlab 的模型预测工具来进行人口预测，并使用 Matlab 的应用部署工具将预测模型部署到生产环境中。

需要注意的是，这只是一些可能涉及的步骤和函数，实际的人口预测流程可能更加复杂和细致。