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[共享资源] 预测2050年人口

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发表于 2007-6-7 20:58 | 显示全部楼层 |阅读模式

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  1. %Logistic人口模型:x(t)=N/(1+(N/x0-1)*exp(-r*t))
  2. %x为1965年到2004年人口数据
  3. %N是人口的最大值,由自然条件或环境等条件因素造成的
  4. %x0是初始时刻的人口数量,r是固有的人口增长率
  5. t=1:40;
  6. x=[72.538,74.542,76.368,78.534,80.671,82.992,85.229,87.177,89.211,90.859,92.420,93.717,94.974,96.259,97.542,98.705,100.072,101.654,103.008,104.357,105.851,107.507,109.300,111.026,112.704,114.333,115.823,117.171,118.517,119.850,121.121,122.389,123.626,124.761,125.786,126.743,127.627,128.453,129.227,129.988];
  7. %人口的最大值N=p(1),固有的人口增长率r=p(2)
  8. f=inline('p(1)./(1+(p(1)/72.538-1)*exp(-p(2)*t))','p','t');
  9. p=nlinfit(t,x,f,[200,0.01])
  10. %预测2050年人口
  11. t_pre=86;
  12. x_pre=p(1)./(1+(p(1)/72.538-1)*exp(-p(2)*t_pre))
  13. plot(t,x,'o')
  14. hold on
  15. tt=1:0.1:100;
  16. xx=p(1)./(1+(p(1)/72.538-1)*exp(-p(2).*tt));
  17. plot(tt,xx)
  18. hold on
  19. plot(t_pre,x_pre,'ks')
  20. title('预测2050年人口(单位:千万)')
  21. text(t_pre,x_pre+2,num2str(x_pre))  
复制代码


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发表于 2008-7-9 20:58 | 显示全部楼层
太牛了:lol
发表于 2008-7-30 20:48 | 显示全部楼层
还可以用时间序列预测,一般的原则是数据量越大,结果越准确;但当数据量超过循环周期时,结果会降低。
发表于 2008-7-31 17:45 | 显示全部楼层
赞~~厉害阿
:lol :lol
发表于 2008-8-1 20:16 | 显示全部楼层

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