近期在尝试研究生数学建模的D题，基于历史数据对人口等进行预测，下面给出一种方法和代码，供大家查阅。

Logistic人口预测模型是一种常用的统计模型，用于预测和估计人口增长率和趋势的变化。

Logistic回归模型基于Logistic函数的形式，将自变量与人口增长率之间的关系建立模型。Logistic函数是一个S形曲线，具有将输入值映射到[0, 1]区间的性质。

Logistic人口预测模型的一般形式为：

P(t) = C / (1 + exp(-k(t - t0)))

        在这个模型中，P(t)表示在时间t处的人口增长率，C是最大增长率，k表示增长率的斜率，t0是人口增长率达到一半的时间点。

        为了建立Logistic人口预测模型，需要收集相关的人口数据和时间信息，然后通过拟合模型来估计模型的参数（C、k、t0）。最常用的拟合方法是最大似然估计，通过最大化样本数据的似然函数来确定最佳参数估计。

        一旦确定了模型的参数，就可以使用该模型进行人口预测。通过输入不同时间点的自变量t，可以计算得到对应时间点的人口增长率P(t)。然后，可以根据当前人口数量和人口增长率来进行人口增长的预测和推断。

        需要注意的是，Logistic人口预测模型的准确性取决于数据的质量和观察期间的特定情况。此外，人口增长受到多种因素的影响，包括生育率、死亡率、移民率等，因此在进行人口预测时，还需要考虑这些因素的影响和变化。同时，长期人口预测的不确定性也需要在解释和使用模型结果时进行适当的声明。

        上面的代码是基于历史十年内的数据通过Logictis模型预测人口的MATLAB代码，大家可自行参考，下面是运行后的结果图：