matlab 美国人口数据logistic模型非线性最小二乘法拟合代码

以下是用Matlab拟合美国人口数据的logistic模型的非线性最小二乘法代码：

%导入美国人口数据
data = xlsread('USA_Population.xlsx');

%数据预处理
year = data(:,1);
pop = data(:,2);
N = length(year);

%定义logistic模型
fun = @(p,x) p(1)./(1+exp(-p(2)*(x-p(3))));

%初始化参数
p0 = [400,0.03,1950];

%用非线性最小二乘法拟合logistic模型
[p,resnorm] = lsqcurvefit(fun,p0,year,pop);

%输出拟合结果
fprintf('Coefficients: a = %f, b = %f, c = %f\n',p(1),p(2),p(3));
fprintf('Residual squared error: %f\n',resnorm);

%绘制拟合图像
t = linspace(year(1),year(end),100);
y = fun(p,t);
plot(year,pop,'o',t,y);
xlabel('Year');
ylabel('Population');
title('USA Population Logistic Model Fit');
legend('Data','Logistic Model');

此代码可以拟合美国人口数据的logistic模型，并输出拟合结果和绘制拟合图像。请注意，此代码需要先下载美国人口数据并将其保存为名为“USA_Population.xlsx”的Excel文件。