人口指数增长模型和Logistic模型

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1、.根据美国人口从1790年到1990年间的人口数据(如下表),确定人口指数增长模型和Logistic模型中的待定参数,估计出美国2010年的人口,同时画出拟合效果的图形。表1美国人口统计数据年份1790180018101820183018401850人口(×106)3.95.37.29.612.917.123.2年份1860187018801890190019101920人口(×106)31.438.650.262.976.092.0106.5年份193019401950196019701980人口(×106)123.2131.7150.7179.3204.0226.5

2、提示:指数增长模型:Logistic模型:解:模型一:指数增长模型。Malthus模型的基本假设下,人口的增长率为常数,记为r,记时刻t的人口为,(即为模型的状态变量)且初始时刻的人口为,因为由假设可知经拟合得到:程序:t=1790:10:1980;x(t)=[3.95.37.29.612.917.123.231.438.650.262.976.092.0106.5123.2131.7150.7179.3204.0226.5];y=log(x(t));a=polyfit(t,y,1)r=a(1),x0=exp(a(2))x1=x0.*exp(r.*t);plot(t,x

3、(t),'r',t,x1,'b')结果:a=0.0214-36.6198r=0.0214x0=1.2480e-016所以得到人口关于时间的函数为:,其中x0=1.2480e-016,输入:t=2010;......x0=1.2480e-016;x(t)=x0*exp(0.0214*t)得到x(t)=598.3529。即在此模型下到2010年人口大约为598.3529。模型二:阻滞增长模型(或Logistic模型)由于资源、环境等因素对人口增长的阻滞作用,人口增长到一定数量后,增长率会下降,假设人口的增长率为x的减函数,如设,其中r为固有增长率(x很小时),为人口容量(资

4、源、环境能容纳的最大数量),于是得到如下微分方程:建立函数文件curvefit_fun2.mfunctionf=curvefit_fun2(a,t)f=a(1)./(1+(a(1)/3.9-1)*exp(-a(2)*(t-1790)));在命令文件main.m中调用函数文件curvefit_fun2.m%定义向量(数组)x=1790:10:1990;y=[3.95.37.29.612.917.123.231.438.650.262.976...92106.5123.2131.7150.7179.3204226.5251.4];plot(x,y,'*',x,y);%画点,

5、并且画一直线把各点连起来holdon;a0=[0.001,1];%初值......%最重要的函数,第1个参数是函数名(一个同名的m文件定义),第2个参数是初值,第3、4个参数是已知数据点a=lsqcurvefit('curvefit_fun2',a0,x,y);disp(['a='num2str(a)]);%显示结果%画图检验结果xi=1790:5:2020;yi=curvefit_fun2(a,xi);plot(xi,yi,'r');%预测2010年的数据x1=2010;y1=curvefit_fun2(a,x1)holdoff运行结果:a=311.95310.027

6、98178y1=267.1947其中a(1)、a(2)分别表示中的和,y1则是对美国美国2010年的人口的估计。第二题:问题重述:......一垂钓俱乐部鼓励垂钓者将钓上的鱼放生,打算按照放生的鱼的重量给与鼓励,俱乐部只准备了一把软尺用于测量,请你设计按照测量的长度估计鱼的重量的方法。假定鱼池中只有一种鲈鱼,并且得到8条鱼的如下数据(胸围指鱼身的最大周长):身长(cm)36.831.843.836.832.145.135.932.1重量(g)76548211627374821389652454胸围(cm)24.821.327.924.821.631.822.921.6问

7、题分析:鲈鱼的体重主要与鱼的身长、胸围有关系。一般来说,鲈鱼的胸围越大,鱼的体重会越重,身长越长,体重也越重。但鱼的胸围与身长之间又有些必然的联系,共同影响鱼的体重。建模的目的是寻求鲈鱼体重与身长、胸围之间的数量规律模型假设:1、鲈鱼的身长越长体重越重,体重与身长存在正相关关系;2、鲈鱼的胸围越大体重也越重,体重与胸围存在正相关的关系;3、鲈鱼的胸围、身长互相影响,共同作用鲈鱼的体重;4、鲈鱼的形态近似为与胸围等周长与身长等高的圆柱体。符号说明:鲈鱼的身长鲈鱼的胸围鲈鱼的体重模型的建立及求解:(一)、鲈鱼体重与身长模型的确立为了研究鲈鱼身

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