matlab+logistic

Matlab是一种数学软件，可以用于数学计算、数据分析、可视化等多个领域。而Logistic模型是一种阻滞增长模型，用于描述人口、生物种群等在资源有限的情况下的增长情况。在Matlab中，可以使用lsqcurvefit函数对Logistic模型进行拟合，得到最优的参数值，从而预测未来的人口增长情况。同时，Matlab也提供了丰富的绘图功能，可以将实际数据和拟合曲线进行对比，更直观地展示模型的拟合效果。

相关问题

matlab求logistic曲线

要用matlab求logistic曲线，一般需要进行以下步骤：

1. 准备数据：需要有待拟合的数据，其中自变量通常为时间或者其他连续变量，因变量为0-1之间的概率值。可以从实验数据中获取，也可以手动构建。

2. 建立模型：利用logistic函数来拟合数据，一般采用最小二乘法。logistic函数的表达式为y=a/(1+exp(-b(x-c)))，其中a、b、c均为需要拟合的参数。

3. 编写matlab程序：可以采用matlab中的curve fitting toolbox进行拟合。首先需要将待拟合数据存储为matlab数据格式，然后选择合适的拟合函数，设置初值，运行程序。拟合结果可以进行可视化展示，如绘制拟合曲线。

4. 评估拟合效果：可以通过计算误差来评估logistic曲线的拟合效果，常用的误差指标包括均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等。

总之，要用matlab求logistic曲线，需要进行数据准备、模型建立、程序编写和拟合效果评估等一系列步骤。熟练掌握matlab的使用方法和相关知识，可以更高效地完成任务。

matlab中logistic

在Matlab中，可以使用封装好的logistic函数来绘制logistic函数的图像。具体的代码如下所示：

x = -10:0.01:10;
y = 1./(1+exp(-x));
plot(x,y,'r','linewidth',1.5);
xlabel('x')

这段代码会生成一个x轴范围为-10到10的logistic函数的图像。\[1\]

另外，在Matlab中，可以使用以下代码来求解logistic回归的目标函数：

train_x1=\[ones(size(train_x,1),1),train_x\];
test_x1=\[ones(size(test_x,1),1),test_x\];
w=zeros(size(train_x1,2),1);
lr=0.001;%学习率
pred_f= train_x1*w; %预测出的方程式取值
pred_y=1./(1+exp(-pred_f)); %Sigmoid函数
d_w=(train_y-pred_y)'*train_x1;
w=w+lr*d_w';

这段代码中，train_x是训练数据，train_y是训练标签，test_x是测试数据，w是权重参数，lr是学习率。通过迭代更新权重参数，可以得到logistic回归的目标函数。\[2\]

另外，如果想要提高绘图的速度，可以将绘图函数移出循环。以下是一个示例代码：

clc,clear,close all;
x0 = 0.5;
u = 0:0.001:4; %自定义步长改变迭代次数
xn = ft_logistic(x0,length(u)-1,u);
plot(u(2:end),xn,'b.',"linewidth",1.2)
grid on

function \[yn\] = ft_logistic(x0,num_len,u)
    xn = x0;
    for j = 1:num_len
        u_i = u(j);
        for i = 1:j
            xn(i+1) = u_i*xn(i).*(1-xn(i));
        end
        yn(1,j) = xn(j);
    end
end

这段代码会生成一个logistic函数的迭代图像。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Matlba绘制Logistic函数特殊形式的sigmoid函数图像(含程序)](https://blog.csdn.net/weixin_50892810/article/details/126784003)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Logistic回归——二分类 —— matlab](https://blog.csdn.net/qq_25990967/article/details/123518959)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [MATLAB绘制Logistic混沌映射的分叉图](https://blog.csdn.net/wayne6515/article/details/124775718)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]