请给我一个基于SIS模型的matlab代码，能够求出beta与gamma的比值，并没有错误能正常运行

好的，以下是一个基于SIS模型的MATLAB代码，可以求出beta与gamma的比值，并且可以用来预测疾病的传播趋势。

% 定义模型参数
S0 = 1e6; % 初始易感人数
I0 = 100; % 初始感染人数
beta = 0.2; % 传染率
gamma = 0.1; % 恢复率
T = 365; % 模拟时间
dt = 1; % 时间步长
N = T/dt; % 时间步数

% 初始化S和I
S = zeros(1, N+1);
I = zeros(1, N+1);
S(1) = S0;
I(1) = I0;

% 循环计算SIS模型
for i = 1:N
    % 计算易感人数变化率
    dSdt = -beta*S(i)*I(i)/S0;
    % 计算感染人数变化率
    dIdt = beta*S(i)*I(i)/S0 - gamma*I(i);
    % 计算易感人数变化
    S(i+1) = S(i) + dSdt*dt;
    % 计算感染人数变化
    I(i+1) = I(i) + dIdt*dt;
end

% 计算beta与gamma的比值
beta_gamma_ratio = beta/gamma

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

% 预测未来疾病传播趋势
start_day = 200; % 假设疾病在第200天开始传播
predict_days = 30; % 预测未来30天的疾病传播趋势
predict_S = zeros(1, predict_days+1);
predict_I = zeros(1, predict_days+1);
predict_S(1) = S(start_day);
predict_I(1) = I(start_day);
for i = 1:predict_days
    % 计算易感人数变化率
    dSdt = -beta*predict_S(i)*predict_I(i)/S0;
    % 计算感染人数变化率
    dIdt = beta*predict_S(i)*predict_I(i)/S0 - gamma*predict_I(i);
    % 计算易感人数变化
    predict_S(i+1) = predict_S(i) + dSdt*dt;
    % 计算感染人数变化
    predict_I(i+1) = predict_I(i) + dIdt*dt;
end

% 绘制预测结果的变化曲线
predict_t = 0:dt:predict_days;
figure;
plot([t, t(end)+predict_t(2:end)], [S, predict_S], 'b', [t, t(end)+predict_t(2:end)], [I, predict_I], 'r');
xlabel('时间（天）');
ylabel('人数');
legend('易感人数', '感染人数');

这段代码中，使用SIS模型来模拟疾病的传播过程。其中，beta与gamma的比值可以通过beta/gamma来计算。在模拟完成后，使用预测方法来预测疾病的传播趋势。具体来说，假设疾病在第200天开始传播，预测未来30天的疾病传播趋势。最后，绘制出易感人数和感染人数的变化曲线，以及预测结果的变化曲线。