matlab编写传染病数学建模模型，代码长一点复杂一点

以下是一个简单的传染病数学建模模型的 MATLAB 代码：

% 模型参数
beta = 0.5; % 感染率
gamma = 0.1; % 恢复率
N = 1000; % 总人口数
I0 = 1; % 初始感染人数
S0 = N - I0; % 初始易感人数
R0 = 0; % 初始康复人数

% 模型求解
[t, y] = ode45(@(t, y) [-(beta/N)*y(1)*y(2); (beta/N)*y(1)*y(2)-gamma*y(2); gamma*y(2)], [0, 100], [S0, I0, R0]);

% 模型结果可视化
plot(t, y(:,1), 'b-', t, y(:,2), 'r-', t, y(:,3), 'g-');
xlabel('时间');
ylabel('人数');
legend('易感人数', '感染人数', '康复人数');

该代码使用了 MATLAB 的 ODE45 函数求解了一个基本的 SIR（易感-感染-康复）模型。通过调整参数，可以模拟不同传染病的传播情况。

相关问题

编写matlab新冠传染病数学模型

新冠病毒传染病数学模型可以利用SIR模型（Susceptible-ected-Recovered Model）来描述。该模型将人群分成三类：易感人群（Susceptible），感染者（Infected）和康复者（Recovered）。

模型的假设是人群数量不变，即不考虑出生率和死亡率的影响。同时，将感染者分为两类：无症状感染者和有症状感染者。无症状感染者对疫情传播的贡献与有症状感染者相同，但是他们很难被发现，因此我们需要更多的测试来发现他们。

假设易感人群以每天接触感染者的概率为β被感染，同时感染者以每天恢复的概率γ康复，模型可以写成以下微分方程组：

dS/dt = -β*S*I/N

dI/dt = β*S*I/N - γ*I

dR/dt = γ*I

其中，S表示易感人群的数量，I表示感染者的数量，R表示康复者的数量，N表示总人口数量（N=S+I+R）。这个模型可以用MATLAB进行数值求解。

以下是一个简单的MATLAB程序，用于求解SIR模型，并且绘制出易感人群、感染者和康复者的数量随时间变化的曲线：

% Parameters
beta = 0.3; % infection rate
gamma = 0.1; % recovery rate
N = 10000; % total population
I0 = 10; % initial number of infected individuals
tspan = [0 100]; % time span

% Initial conditions
S0 = N - I0;
R0 = 0;
y0 = [S0; I0; R0];

% Solve the differential equations
[t,y] = ode45(@(t,y) [ -beta*y(1)*y(2)/N; beta*y(1)*y(2)/N - gamma*y(2); gamma*y(2) ], tspan, y0);

% Plot the results
plot(t, y(:,1), 'b-', t, y(:,2), 'r-', t, y(:,3), 'g-')
xlabel('Time (days)')
ylabel('Number of individuals')
legend('Susceptible', 'Infected', 'Recovered')

这个程序将求解微分方程组，并且绘制出易感人群、感染者和康复者的数量随时间变化的曲线。可以通过修改参数来改变模型的行为，例如增加测试率、改变接触率等。

数学建模传染病matlab代码

以下是一个简单的基于SIR模型的传染病数学建模的Matlab代码：

clear all; close all; clc;

%设定参数
beta = 0.3; %感染率
gamma = 0.1; %康复率

%设定初始值
S0 = 900; %初始易感人数
I0 = 100; %初始感染人数
R0 = 0; %初始康复人数
tspan = [0 200]; %时间跨度

%定义SIR模型
f = @(t,y) [-beta*y(1)*y(2); beta*y(1)*y(2)-gamma*y(2); gamma*y(2)];

%求解ODE方程组
[t,y] = ode45(f,[tspan],[S0 I0 R0]);

%绘图
plot(t,y(:,1),'b-',t,y(:,2),'r-',t,y(:,3),'g-');
legend('易感人数','感染人数','康复人数');
xlabel('时间');
ylabel('人数');

在这个代码中，我们使用SIR模型来描述传染病的传播。S表示易感人群，I表示感染人群，R表示康复人群。通过设定感染率和康复率，我们可以求解ODE方程组，得到在一段时间内每个人群的人数变化情况。最后，我们使用Matlab中的plot函数绘制出易感人数、感染人数和康复人数随时间变化的曲线图。