matlab人口预测模型代码

人口预测模型的代码可以采用不同的方法，具体取决于你选择的模型和数据。以下是一个简单的人口预测模型的示例，使用 MATLAB 中的线性回归模型。

matlab
% 假设你有一个包含年份和对应人口的数据文件，如population_data.csv
% 数据格式示例：
% 年份, 人口
% 2000, 1000000
% 2005, 1200000
% 2010, 1500000
% ...

% 读取数据
data = readtable('population_data.csv');

% 提取特征和目标变量
year = data.Year;
population = data.Population;

% 将年份转换为相对起始年份的时间间隔
start_year = min(year);
year_interval = year - start_year;

% 构建线性回归模型
model = fitlm(year_interval, population);

% 预测未来年份的人口
future_years = 2025:2030; % 假设要预测2025年到2030年的人口
future_year_interval = future_years - start_year;
predicted_population = predict(model, future_year_interval);

% 绘制原始数据和预测结果
figure;
scatter(year, population, 'o', 'DisplayName', '实际人口');
hold on;
plot(year_interval, predict(model, year_interval), 'r-', 'DisplayName', '线性回归模型');
plot(future_year_interval, predicted_population, 'g--', 'DisplayName', '未来人口预测');
xlabel('年份');
ylabel('人口');
legend('show');
title('人口预测模型');

% 显示未来年份的人口预测
disp('未来年份的人口预测:');
disp([future_years', predicted_population']);

% 保存模型
save('population_prediction_model.mat', 'model');

如果你想使用更复杂的模型，例如多项式回归、神经网络或时间序列分析，你可以根据具体情况调整代码。

matlab
% 读取数据
data = readtable('population_data.csv');

% 提取特征和目标变量
year = data.Year;
population = data.Population;

% 将年份转换为相对起始年份的时间间隔
start_year = min(year);
year_interval = year - start_year;

% 设置多项式回归的阶数
degree = 2;

% 构建多项式回归模型
poly_model = fitlm(year_interval, population, sprintf('poly%d', degree));

% 预测未来年份的人口
future_years = 2025:2030; % 假设要预测2025年到2030年的人口
future_year_interval = future_years - start_year;
predicted_population = predict(poly_model, future_year_interval);

% 绘制原始数据和预测结果
figure;
scatter(year, population, 'o', 'DisplayName', '实际人口');
hold on;
plot(year_interval, predict(poly_model, year_interval), 'r-', 'DisplayName', '多项式回归模型');
plot(future_year_interval, predicted_population, 'g--', 'DisplayName', '未来人口预测');
xlabel('年份');
ylabel('人口');
legend('show');
title('人口预测模型');

% 显示未来年份的人口预测
disp('未来年份的人口预测:');
disp([future_years', predicted_population']);

% 保存模型
save('population_prediction_poly_model.mat', 'poly_model');

多项式回归模型的阶数是一个需要调整的超参数，你可以根据实际情况选择最合适的阶数。同样，如果需要使用其他类型的模型，例如神经网络或时间序列分析，你可以查阅 MATLAB 文档并相应地调整代码。