MATLAB-logistics回归（人口增长阻塞模型）
%logistics回归（人口模型）a=textread('data4.txt');x=a([2:2:6],:)';x=nonzeros(x);%%相应时间人口t=[1790:10:2000]';%%已知数据时间点%x=[544 1376 1415 1004]';%t=[1950 2015 2030 2050]';t0=t(1);x0=x(1);fun=@(cs,td)cs(1)./(1+(cs(
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%logistics回归（人口模型）
a=textread('data4.txt');
x=a([2:2:6],:)';
x=nonzeros(x);%%相应时间人口
t=[1790:10:2000]';%%已知数据时间点
%x=[544 1376 1415 1004]';
%t=[1950 2015 2030 2050]';
t0=t(1);
x0=x(1);
fun=@(cs,td)cs(1)./(1+(cs(1)/x0-1)*exp(-cs(2)*(td-t0)));%S型曲线方程 这里为增长速率越来越小
a=textread('data4.txt');
x=a([2:2:6],:)';
x=nonzeros(x);%%相应时间人口
t=[1790:10:2000]';%%已知数据时间点
%x=[544 1376 1415 1004]';
%t=[1950 2015 2030 2050]';
t0=t(1);
x0=x(1);
fun=@(cs,td)cs(1)./(1+(cs(1)/x0-1)*exp(-cs(2)*(td-t0)));%S型曲线方程 这里为增长速率越来越小
%最后为零 故函数一直增长直到固定值（不会下降）
cs=lsqcurvefit(fun,rand(2,1),t(2:end),x(2:end),zeros(2,1))%确定参数
year=[1790:2000];%%横坐标范围
xhat=fun(cs,year);
plot(year,xhat);
cs=lsqcurvefit(fun,rand(2,1),t(2:end),x(2:end),zeros(2,1))%确定参数
year=[1790:2000];%%横坐标范围
xhat=fun(cs,year);
plot(year,xhat);
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