人口问题数据拟合的MATLAB程序(2)

fun=inline('b(1).*exp(b(2).*x)','b','x');

b0=[2 0.01];

[b,r,j]=nlinfit(x,y,fun,b0)

z=b(1).*exp(b(2).*x);

plot(x,y,'r*',x,z)

nlintool(x,y,fun,b0) %拟合曲线图。

%预报

x=[1949 1954 1959 1964 1969 1974 1979 1984 1989 1994];

y=[5.4 6.0 6.7 7.0 8.1 9.1 9.8 10.3 11.3 11.8];

A=[ones(size(x))', x'];

[b,c,r,j,R] =regress(y',A)

z=b(1)+b(2).*x;

e=sqrt(sum((z-y).^2)/8)

x1=[x 1999 2005]

zz=b(1)+b(2).*x1;

y99=[zz(11)-1.96*e zz(11)+1.96*e]

y05=[zz(12)-1.96*e zz(12)+1.96*e]

z1=[z+j(:,1)' y99(1) y05(1)];

z2=[z+j(:,2)' y99(2) y05(2)];

plot(x,y,'r*',x1,zz,x1,z1,x1,z2),xlabel('x')

%人员疏散问题

x=[25 50 100 200 500];

y=[1.9 3.4 4.9 5.6 6.1];

b0=[2 3]; %参数初值

fun=inline( 'b(1).*x./(b(2)+x)','b','x');

%拟合函数

[b,r,j]=nlinfit(x,y,fun,b0)

%拟合函数的系数、残差

z=b(1).*x./(b(2)+x); z1=z+j(:,1)'; z2=z+j(:,2)';

plot(x,y,'*r',x,z,x,z1,x,z2)

e=sqrt(sum((y-z).^2)/3)

zz1=z-1.96*e; zz2=z+1.96*e;

plot(x,y,'*r',x,z,'r',x,zz1,x,zz2)

nlintool(x,y,fun,b0) %拟合曲线图。

clf

x=[1949 1954 1959 1964 1969 1974 1979 1984 1989 1994];

y=[5.4 6 6.7 7 8.1 9.1 9.8 10.3 11.1 11.8];

plot(x,y,'.r','MarkerSize',20),xlabel('x')

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