sis传染病模型matlab代码

以下是一个基本的SIR传染病模型的Matlab代码示例：

% SIR传染病模型

beta = 0.2; % 感染率
gamma = 0.1; % 恢复率
N = 1000; % 总人口数
I0 = 1; % 初始感染人数
R0 = 0; % 初始康复人数
S0 = N - I0 - R0; % 初始易感人数

tspan = 0:0.1:100; % 时间范围

% 定义SIR模型的ODE方程
f = @(t,Y) [-beta*Y(1)*Y(2)/N; beta*Y(1)*Y(2)/N - gamma*Y(2); gamma*Y(2)];

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

% 绘制SIR模型的曲线
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');

此代码将绘制易感人数、感染人数和康复人数随时间变化的曲线。你可以根据需要修改参数和时间范围以适应特定的情况。

相关问题

SIS传染病模型matlab代码

以下是基于SIS模型的传染病模型的MATLAB代码示例：

% 设置参数
beta = 0.001; % 感染率
gamma = 0.1; % 恢复率
N = 10000; % 总人口
I0 = 10; % 初始感染人数
T = 100; % 模拟时间

% 初始化
S = N - I0; % 初始易感人数
I = I0; % 初始感染人数

% 模拟
for t = 1:T
    dS = -beta*S*I/N + gamma*I;
    dI = beta*S*I/N - gamma*I;
    S = S + dS;
    I = I + dI;
    % 显示当前状态
    fprintf('时刻 %d, 感染人数 %d\n', t, I);
end

% 画图
plot(1:T, I);
xlabel('时间');
ylabel('感染人数');
title('传染病模型');

该代码使用欧拉方法（Euler method）求解微分方程，每一步都更新易感人数和感染人数，并输出当前状态。最后用Matlab的plot函数画出感染人数随时间的变化曲线。请注意，这只是一个简单的示例代码，实际使用时需要根据具体情况调整参数和模型。

SIS传染病模型MATLAB实现

SIS模型是一种描述传染病传播的数学模型，它假设人口中的个体可以分为两类：易感者和感染者。易感者可以被感染者传染，感染者有一定的概率治愈后变成易感者，而治愈后不具有免疫力。SIS模型主要用于研究疾病在人群中的传播和控制。

MATLAB是一个强大的数值计算和科学编程软件，可以很方便地实现SIS模型。下面是一个简单的SIS模型的MATLAB代码：

clear all;
close all;

% 模型参数设置
beta = 0.5; % 传染率
gamma = 0.2; % 恢复率

% 初始值
s0 = 0.9; % 易感者比例
i0 = 0.1; % 感染者比例

% 时间参数
tspan = 0:0.1:50; % 时间跨度
y0 = [s0; i0]; % 初始状态

% SIS模型方程
f = @(t,y) [-beta*y(1)*y(2)+gamma*y(2); beta*y(1)*y(2)-gamma*y(2)];

% 求解ODE方程
[t,y] = ode45(f, tspan, y0);

% 绘制易感者和感染者比例随时间变化的图像
figure;
plot(t, y(:,1), 'b', t, y(:,2), 'r');
xlabel('时间');
ylabel('比例');
legend('易感者比例', '感染者比例');

运行以上代码，即可得到易感者和感染者比例随时间变化的图像。

需要注意的是，SIS模型是一个简单的模型，没有考虑许多现实情况，例如免疫力、季节性变化等。在实际应用中，需要根据具体情况选择更加复杂的模型。