matlab+logistic

时间: 2023-11-19 16:54:40 浏览: 65
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 ]

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