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论文：，首先我们建立了Logistic模型，通过matlab数据拟合并求解出第25天的体重预测,通过数据检验和误差分析，发现相对误差较大。通过拟合求解,根据利润公式,获得最大利润时的天数，所以取得最大利润.关键字猪重量预测，阻滞增长模型，误差分段加权问题重述：问题分析问题1：初步判断，猪的体重与饲养时间成正比例关系，我们可以对比指数模型、二次模型和阻滞增长模型寻找他们最适合的关系。把第25天带入关系式中求解出25天时猪的体重。问题2：投入资金可使生猪体重随时间增加，但预测生猪出售的市场价格随时间下降，应该存在一个最佳的出售时机，使获得的利润最大。实际上，在较短的时段内，成本大致不会改变，而生猪的体重较容易得到准确的估计值，但是生猪的出售的市场价格会经常发生波动。根据题意，可以先假设农场每天投入的成本、生猪每天增加的体重和生猪出售的市场价格的每天的降幅都是常数，建立和求解数学模型，得到生猪出售的最佳时机，然后讨论参数变化对模型解答的影响，最后讨论模

型解答对模型假设的依赖性。四.建模过程问题一：模型建立模型一：指数增长模型模型假设、模型变量和函数定义猪的体重增长率其中t时间时，猪的体重为x符号说明1．猪的体重增长率2．当前猪体重模型分析与模型建立已假定猪的体重增长率为一常数r，则由指数增长模型，可以得到猪体重的指数增长公式，由此预测未来猪的体重。依照上面的定义和假设，有：指数增长模型：，可解得：把代入上述方程二式解之得：其中模型求解及检验通过对模型的求解，我们得到/1天。通过这个模型可以预测千克。一.新建一个m文件:functiong

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a.*exp).*-101));再运行以下程序:clc;%清屏幕clear;%清除内存变量%定义向量t 广州市捕王科技有限公司

;%初值%最重要的函数，第1个参数是函数名，第2个参数是初值，第3、4个参数是已知数据点a

电话:13922213913

对t求导并令导数等于零可得，获得最大利润时的天数在30天，所以在第30天时取得最大利润，此时p

817.46元，此时猪的体重为89.83千克。误差检验因为猪在市场的预测增长价格是常数,所以会有一定的误差,但其敏感度不高,所以影响不大;对于猪的重量增长的规律不一定和每一头猪的成长都符合,总会存在误差,毕竟还会受到坏境等因素的影响.但通过猪重量预测套野猪的套子图，阻滞增长模型,我们尽量减少误差,让售猪利润最大化.

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