武汉新冠疫情预测模型matlab

根据提供的引用内容，没有直接提供武汉新冠疫情预测模型matlab的代码和数据。但是，可以参考引用[1]中提供的基于SEIR模型的新冠肺炎疫情分析matlab代码和数据，进行类似的预测模型分析。

SEIR模型是一种常见的流行病学模型，用于描述传染病的传播过程。SEIR模型将人群分为四类：易感者（Susceptible）、潜伏者（Exposed）、感染者（Infectious）和康复者（Recovered）。在SEIR模型中，易感者通过接触感染者而变为潜伏者，潜伏者在一定时间内变为感染者，感染者最终可能康复或死亡。

下面是一个基于SEIR模型的新冠肺炎疫情分析matlab代码的范例：

% 参数设置
beta = 0.2; % 接触率
sigma = 1/14; % 潜伏期转化率
gamma = 1/7; % 感染期转化率
mu = 0.02; % 死亡率
N = 11000000; % 总人口数
E0 = 1; % 初始潜伏者数
I0 = 1; % 初始感染者数
R0 = 0; % 初始康复者数
S0 = N - E0 - I0 - R0; % 初始易感者数

% 时间设置
tspan = [0 200];

% 初始状态
y0 = [S0 E0 I0 R0];

% SEIR模型
[t,y] = ode45(@(t,y)SEIR(t,y,beta,sigma,gamma,mu,N),tspan,y0);

% 绘图
plot(t,y(:,1),'b',t,y(:,2),'g',t,y(:,3),'r',t,y(:,4),'k','LineWidth',2)
legend('易感者','潜伏者','感染者','康复者')
xlabel('时间（天）')
ylabel('人数')
title('基于SEIR模型的新冠肺炎疫情分析')

其中，SEIR函数的代码如下：

function dydt = SEIR(t,y,beta,sigma,gamma,mu,N)
S = y(1);
E = y(2);
I = y(3);
R = y(4);
dSdt = -beta*S*I/N;
dEdt = beta*S*I/N - sigma*E;
dIdt = sigma*E - gamma*I - mu*I;
dRdt = gamma*I;
dydt = [dSdt; dEdt; dIdt; dRdt];
end

该代码使用ode45函数求解SEIR模型的微分方程，并绘制了易感者、潜伏者、感染者和康复者随时间变化的曲线。