养老保险MATLAB程序.doc

可由上述可知，图形的形式呈指数增长，采用Logistic模型，我们可以得出函数关系式： 根据函数关系式和原始数据我们可以再次对其拟合，预测出未来5年的每年汽车销售总量。拟合如下：t=5 6 7 8 9 10 11;y=575.82 721.6 879.6 938.05 1364.48 1806 1850.51;fun2=(c,t)c(1)./(1+(c(1)/c(2)-1)*exp(-c(3)*t);c=lsqcurvefit(fun2,500,6,0.2,t,y)Q3=sqrt(sum(y-c(1)./(1+(c(1)/c(2)-1)*exp(-c(3)*t).2)ti=5:0.1:16;yi=c(1)./(1+(c(1)/c(2)-1)*exp(-c(3)*ti);yj=c(1)./(1+(c(1)/c(2)-1)*exp(-c(3)*12:1:16)plot(t,y,ro,ti,yi,c,12:1:16,yj,bo)xlabel(时间);ylabel(汽车总量);title(中国汽车总量与时间关系图)grid on养老保险问题逻辑斯谛曲线拟合 t=0:1:32y=566 632 745 755 769 789 985 1110 1313 1428 1782 1920 2150 2292 2601 3149 4338 5145 5809 6241 6854 7656 8772 10007 11374 12567 14332 16614 19228 22844 26404 29688 32074 fun1=(c,t)c(1)./(1+(c(1)/c(2)-1)*exp(-c(3)*t); syms N solve(29688=N/(1+(N/26404-1)*exp(-0.12),N) ans = 1212498.8123280551780919576514702 c=lsqcurvefit(fun1,120000,600,0.2,t,y)Maximum number of function evaluations exceeded; increase options.MaxFunEvalsc = 1.0e+005 * 1.41894472251481 0.00349522505396 0.00000149560464 ti=0:1:57; yi=c(1)./(1+(c(1)/c(2)-1)*exp(-c(3)*ti)plot(t,y,ro,ti,yi,c) Q=sqrt(sum(y-c(1)./(1+(c(1)/c(2)-1)*exp(-c(3)*t).2)Q =2.608763181706902e+003二次拟合 p=polyfit(t,y,2) Q1=sqrt(sum(y-polyval(p,t).2)Q1 = 8.163253576976434e+003 yi=polyval(p,ti); plot(t,y,bo,ti,yi,r)三次拟合 p3=polyfit(t,y,3) Q3=sqrt(sum(y-polyval(p3,t).