深圳市人口及床位需求預(yù)測的數(shù)學(xué)模型研究-資料下載頁
2025-08-23 08:28本頁面
【正文】 。plot(t1,yuce,39。b39。,t2,x0,39。r*39。)%epsilon=x0yuce %計算殘差%delta=abs(epsilon./x0) %計算相對誤差%rho=1(*u(1))/(1+*u(1))*lamda %計算級比偏差值（4）.羅湖區(qū)clc。clear。format longa=[470 422 423 483 462 453 510 568 584]。b=[2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010]。p=find(b2002)。%取79年以后%畫圖a=a(p)。 b=b(p)。hold on。grid on。plot(b,a,39。*r39。)p=find(b2020)。%取96年以后%畫圖a=a(p)。 b=b(p)。%模型擬合%先線性擬合得總體趨勢p=polyfit(b,a,1)fun=@ffor1 x0=[800 1 2002 2*]。%這個初值給的很重要，下面的二乘發(fā)可能是用迭代法在臨近點處調(diào)整得到最優(yōu)值[x,resnorm]=lsqcurvefit(fun,x0,b,a)bb=b(1)2::b(length(b))+15。aa=fun(x,bb)。%求出擬合后的平滑曲線上的點plot(bb,aa,39。k39。)。%畫出曲線圖%根據(jù)擬合與原始數(shù)據(jù)偏差，得出偏差值tc=fun(x,b)。%c為擬合個點的擬合值t=ca。%用多項式去擬合偏差，并修正擬合值，得到修正的值1p=polyfit(b,t,2)。tt=polyval(p,bb)。aa1=aatt%擬合值減去偏差值就得到偏差修正值%三次函數(shù)加周期周期函數(shù)的方法擬合偏差，并對擬合值進行修正得到修正值2p=polyfit(b,t,2)。%fun=inline(39。x(1)+x(2).*xdata+x(3)*(xdata).^2+sin( x(4)*xdata+x(5) ).*x(6).*(xdata)39。,39。x39。,39。xdata39。)。%x0=[p(3) p(2) p(1) 2*]。[x,resnorm]=lsqcurvefit(fun,x0,b,t)。tt=fun(x,bb)。%把偏差擬合后的光滑曲線上點求出來%aa2=aatt。%擬合值減去擬合得偏差值，就得到修正值%偏差計算p=find(bb==2010)%aa(p)aa1(p)%aa2(p)plot(bb,aa1,39。g39。)%plot(bb,aa2,39。m39。)（5）.南山區(qū)clc,clearx0=[891 907 1122 1372 1392 1430 1648 1672 1686]。n=length(x0)。lamda=x0(1:n1)./x0(2:n)。range=minmax(lamda)。x1=cumsum(x0)。for i=2:nz(i)=*(x1(i)+x1(i1))。endB=[z(2:n)39。,ones(n1,1)]。Y=x0(2:n)39。u=B\Y。x=dsolve(39。Dx+a*x=b39。,39。x(0)=x039。,39。t39。)x=subs(x,{39。a39。,39。b39。,39。x039。},{u(1),u(2),x1(1)})yuce1=subs(x,39。t39。,[0:20])digits(9),y=vpa(x)。 %為提高預(yù)測精度，先計算預(yù)測值，再顯示微分方程的解yuce=[x0(1),diff(yuce1)]t1=0:20。t2=0:8。plot(t1,yuce,39。b39。,t2,x0,39。r*39。)%epsilon=x0yuce %計算殘差%delta=abs(epsilon./x0) %計算相對誤差%rho=1(*u(1))/(1+*u(1))*lamda %計算級比偏差值（6）.鹽田區(qū)clc。clear。format longa=[170 250 205 277 277 277 305 310 365]。b=[2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010]。p=find(b2002)。%取79年以后%畫圖a=a(p)。 b=b(p)。hold on。grid on。plot(b,a,39。*r39。)p=find(b2020)。%取96年以后%畫圖a=a(p)。 b=b(p)。%模型擬合%先線性擬合得總體趨勢p=polyfit(b,a,1)fun=@ffor1 x0=[440 1 2002 2*]。%這個初值給的很重要，下面的二乘發(fā)可能是用迭代法在臨近點處調(diào)整得到最優(yōu)值[x,resnorm]=lsqcurvefit(fun,x0,b,a)bb=b(1)2::b(length(b))+15。aa=fun(x,bb)。%求出擬合后的平滑曲線上的點plot(bb,aa,39。k39。)。%畫出曲線圖%根據(jù)擬合與原始數(shù)據(jù)偏差，得出偏差值tc=fun(x,b)。%c為擬合個點的擬合值t=ca。%用多項式去擬合偏差，并修正擬合值，得到修正的值1p=polyfit(b,t,2)。tt=polyval(p,bb)。aa1=aatt。%擬合值減去偏差值就得到偏差修正值%三次函數(shù)加周期周期函數(shù)的方法擬合偏差，并對擬合值進行修正得到修正值2p=polyfit(b,t,2)。%fun=inline(39。x(1)+x(2).*xdata+x(3)*(xdata).^2+sin( x(4)*xdata+x(5) ).*x(6).*(xdata)39。,39。x39。,39。xdata39。)。%x0=[p(3) p(2) p(1) 2*]。[x,resnorm]=lsqcurvefit(fun,x0,b,t)。tt=fun(x,bb)。%把偏差擬合后的光滑曲線上點求出來%aa2=aatt。%擬合值減去擬合得偏差值，就得到修正值%偏差計算p=find(bb==2010)%aa(p)aa1(p)%aa2(p)plot(bb,aa1,39。g39。)%plot(bb,aa2,39。m39。)clc,clearx0=[9759 10517 13962 16029 16939 19269 23182 27479]/9759。x1=[1 2 ]。x2=[ ]。x=[x0x1x2 ]。fori=1:3x(i,:)=x(i,:)/x(i,1)。 %177。234。188。187。175。202。253。190。221。enddata=x。n=size(data,1)。ck=data(1,:)。m1=size(ck,1)。bj=data(2:n,:)。m2=size(bj,1)。fori=1:m1for j=1:m2t(j,:)=
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