predict2050.m

统计学习的Matlab程序:包括各种假设检验,模型识别和线性回归等.

function predict2050
%预测2050年人口
%Logistic人口模型:x(t)=N/(1+(N/x0-1)*exp(-r*t))
%x为1965年到2004年人口数据
%N是人口的最大值，由自然条件或环境等条件因素造成的
%x0是初始时刻的人口数量，r是固有的人口增长率

%By：Ji Lin
%Email: [e-mail]
%Blog: http://linji526.spaces.live.com
%Date: 2007，2008/08/18

t=1:40;
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];
%人口的最大值N=p(1),固有的人口增长率r=p(2)
f=inline('p(1)./(1+(p(1)/72.538-1)*exp(-p(2)*t))','p','t');
p=nlinfit(t,x,f,[200,0.01])
%预测2050年人口
t_pre=86;
x_pre=p(1)./(1+(p(1)/72.538-1)*exp(-p(2)*t_pre))
plot(t,x,'o') 
hold on
tt=1:0.1:100;
xx=p(1)./(1+(p(1)/72.538-1)*exp(-p(2).*tt));
plot(tt,xx)
hold on
plot(t_pre,x_pre,'ks') 
title('预测2050年人口(单位：千万）')
text(t_pre,x_pre+2,num2str(x_pre))