用matlab求Logistic人口预测模型的函数的相关参数xm,r代码

运行结果

利用matlab对Logistic模型的参数xm和r求解：x(t)=xm/（1+(xm/x0-1)*exp（-rt））方法如下：1、将【1975年～2020年】的年份按序列来表示，并赋值给t。即t=1:22; %1——代表1975年，2——代表1800年，。。。，22——代表2020年。2、将人口数赋值给y 3、自定义logistic模型函数，即fun=i...

logistic人口模型：y=Xm/[1+(Xm/X0-1)*exp(-r*t)]该人口模型可以用lsqcurvefit（）拟合函数，求得 Xm=0.021894；r=-2.9838e-07 即，y=0.021894/[1+(0.021894/457.70-1)*exp(-2.9838e-07*t)]t为年份序列，t=1,2,3,。。。

3、使用lsqcurvefit函数，求得系数Nm｛fun函数中的a(1)｝，r｛fun函数中的a(2)｝,即 a=lsqcurvefit(fun,a0,t,x) 其中：a0为初值 4、使用拟合后fun函数，得到拟合后的N(t)值 5、使用plot函数绘出拟合前与拟合后的对比图形 6、完善代码后运行可得如下结果。

拟合模型 mdl = fitnlm(x, y, logistic_function, initial_parameters);预测未来十年的人口数 future_years = (2020:2029)';predictions = predict(mdl, future_years);输出预测值 disp(predictions)这段代码首先定义了一个 Logistic 函数，并用给定的初始参数进行拟合。接下来，我们使用 fitnlm 函数...

f=fittype('b/(1+a*exp(-k*x))');[fity,g]=fit(x',y',f)结果是：fity = General model:fity(x) = b/(1+a*exp(-k*x))Coefficients (with 95% confidence bounds):a = -0.9972 b = 6.817 k = 18.01 g = sse: 9.5318e+07 rsquare: -149.6950 dfe: 11...

3、使用nlinfit（）函数拟合logistic模型的参数 4、根据拟合值与已知值的差值，判断其拟合准确性 5、绘制logistic模型曲线图 例如：已知x=[21 24 27 30 33 36 3942 45 48];y=[0 4.5541 11.5836 19.9043 22.7024 25.2441 26.2109 26.5693 26.6396 25.9511]。求logistic模型的参数。求解代...

Logistic模型:func=@(a,t)a(1)/(1+(a(1)/N0-1)*exp(-a(2)*(t-t0)))多项式模型:func=@(a,t)a(1)+a(2)*(t-t0)+a(3)*(t-t0)^2 第二步，利用1790-1880年的数据，分别使用lsqcurvefit函数或nlinfit函数，求出系数a 第三步，预测1890-1980年的人口数，即 y=func(a,t)第四...

人口预测的模型，主要有阻滞增长模型（logistic），灰色模型GM(1,1)，BP网络模型来做。对于少量的数据，一般用灰色模型GM(1,1)来预测比较多。例如：已知2004-2007的数据48.7， 57.17，68.76，92.15，预测2008、2009、2010的数据。在命令窗口下运行程序 GM11 得到如下结果 代码如下：clear all,clc...

给你一个例子，如何用MATLAB解Logistic模型里面的系数，希望对你有帮助。实现代码如下：t=[。。。];y=[。。。];fun=inline('a(1)./(1+exp(a(2)-a(3).*t))','a','t');%Logistic模型 b=[0 0 0]；%初值 [a,r,J]= nlinfit(t,y,fun,b);vpa(a,10);x1=t;y1=fun(a,t);...