帮我写一段matlab基于元胞自动机的SIR传染病传播模型

当然可以，以下是基于元胞自动机的SIR传染病传播模型的MATLAB代码：

% 初始化参数
N = 100; % 元胞数量
S = zeros(N, 1); % 易感人群
I = zeros(N, 1); % 感染者
R = zeros(N, 1); % 恢复者
p = 0.1; % 初始感染率
r = 0.3; % 恢复率
t = 100; % 模拟天数

% 随机初始化感染者
for i = 1:N
    if rand() < p
        I(i) = 1;
    else
        S(i) = 1;
    end
end

% 开始模拟
for day = 1:t
    % 显示进度
    disp(['Day ' num2str(day)]);
    
    % 计算每个元胞周围的感染率
    for i = 1:N
        % 计算周围8个元胞的状态
        neighbors = [I(mod(i-2, N)+1), I(mod(i, N)+1), I(mod(i, N)+2), ...
                     I(mod(i+N-2, N)+1), I(mod(i+N, N)+1), I(mod(i+N, N)+2), ...
                     I(mod(i+N+1, N)+1), I(mod(i+2*N-2, N)+1)];
        % 计算感染率
        I_rate = sum(neighbors) / 8;
        
        % 根据感染率更新元胞状态
        if I(i) == 1
            if rand() < r
                R(i) = 1;
            end
        elseif S(i) == 1
            if rand() < I_rate
                I(i) = 1;
                S(i) = 0;
            end
        end
    end
    
    % 统计每天的感染人数
    I_count(day) = sum(I);
end

% 绘制感染人数随时间变化的图像
plot(1:t, I_count);
xlabel('Days');
ylabel('Number of Infected');

这段代码使用元胞自动机模拟了SIR传染病传播模型，其中N表示元胞数量，p表示初始感染率，r表示恢复率，t表示模拟天数。在每一天的模拟中，程序会计算每个元胞周围的感染率，并根据感染率更新元胞状态。最后，程序统计每天的感染人数并绘制感染人数随时间变化的图像。