我想要一个SIS模型的matlab代码，能够预测新冠疫情，并画出sigma值的图

以下是一个简单的SIS模型的MATLAB代码示例，可以预测新冠疫情，并画出sigma值的图：

% 假设初始易感人数为S0，初始感染人数为I0，传染率为beta，治愈率为gamma，传染时间为t

% 初始化参数
S(1) = S0; % 易感人数
I(1) = I0; % 感染人数
beta = 0.3; % 传染率
gamma = 0.05; % 治愈率
sigma = 0.001; % 模型参数
T = 200; % 模拟时间
dt = 0.01; % 时间步长
N = T/dt; % 时间步数

% 循环计算SIS模型
for i = 1:N
    % 计算易感人数变化
    dSdt = -beta*S(i)*I(i) + sigma*I(i);
    S(i+1) = S(i) + dSdt*dt;
    
    % 计算感染人数变化
    dIdt = beta*S(i)*I(i) - gamma*I(i) - sigma*I(i);
    I(i+1) = I(i) + dIdt*dt;
    
    % 更新sigma值
    if mod(i,10) == 0
        sigma = min(0.01, I(i)/sum(S));
    end
end

% 绘制易感人数和感染人数的变化曲线
t = 0:dt:T;
plot(t, S, 'b', t, I, 'r');
xlabel('时间');
ylabel('人数');
legend('易感人数', '感染人数');

% 绘制sigma值的变化曲线
sigma_plot = zeros(1, N+1);
for i = 1:N+1
    if mod(i,10) == 0
        sigma_plot(i) = min(0.01, I(i)/sum(S));
    else
        sigma_plot(i) = sigma_plot(i-1);
    end
end
figure;
plot(t, sigma_plot, 'g');
xlabel('时间');
ylabel('sigma值');

在这个代码中，我们使用了一个循环来计算SIS模型的变化过程。我们首先初始化易感人数和感染人数，然后在每个时间步骤中计算易感人数和感染人数的变化。同时，我们根据预设的条件来更新sigma值。最后，我们使用MATLAB的plot函数来绘制易感人数和感染人数的变化曲线，以及sigma值的变化曲线。