基于matlab的疾病传播模型代码

以下是一个基于MATLAB的简单SIR模型代码：

% SIR模型代码
% 参数设置
N = 10000; % 总人口数
I0 = 10; % 初始感染人数
R0 = 0; % 初始康复人数
S0 = N - I0 - R0; % 初始易感人数
beta = 0.5; % 传染率
gamma = 0.1; % 恢复率
tspan = [0 100]; % 时间区间

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

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

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

在这个代码中，我们使用了SIR模型，其中S表示易感人群，I表示感染人群，R表示康复人群。我们假设总人口数为10000，初始感染人数为10，初始康复人数为0，初始易感人数为总人口数减去感染人数和康复人数。传染率为0.5，恢复率为0.1，时间区间为0到100。我们使用MATLAB的ode45函数来求解ODE方程，最后将结果可视化。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际上，在疫情建模中需要更加复杂的模型和更多的参数设置，也需要对数据进行适当的处理和分析。

相关问题

基于matlab中传播率对疾病产生影响的代码

以下是一个简单的 MATLAB 代码，用于模拟疾病的传播过程。该代码基于SIR模型（易感者-感染者-康复者）：

% 初始化参数
N = 1000; % 总人数
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
beta = 0.25; % 传染率
gamma = 0.05; % 恢复率
tspan = [0 200]; % 时间范围

% 定义ODE函数
ode = @(t, y) [-beta*y(1)*y(2)/N; beta*y(1)*y(2)/N - gamma*y(2); gamma*y(2)];

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

% 绘制图形
plot(t, y(:,1), t, y(:,2), t, y(:,3));
title('SIR模型');
xlabel('时间');
ylabel('人数');
legend('易感者', '感染者', '康复者');

在该代码中，我们假设人群总数为1000人，初始状态下只有1个人感染了疾病，其余人都是易感者。我们使用SIR模型来描述感染的传播过程，其中beta是传染率，gamma是恢复率。我们使用ode45函数来求解ODE，并绘制出易感者、感染者和康复者的人数随时间的变化情况。

基于matlab的svm模型代码

以下是基于Matlab的SVM模型代码：

% 数据准备
load fisheriris
X = meas(:,3:4); % 取花瓣的长度和宽度作为特征
Y = species;
Y = grp2idx(Y);

% 构建SVM模型
SVMModel = fitcsvm(X,Y,'KernelFunction','linear','Standardize',true);

% 对新数据进行预测
newX = [4.5 1.7; 2.5 0.7];
[label,score] = predict(SVMModel,newX);

% 绘制决策边界
figure
gscatter(X(:,1),X(:,2),Y)
hold on
h = ezplot(@(x1,x2)predict(SVMModel,[x1,x2]),[0 7.2 0 2.8]);
set(h,'Color','k','LineWidth',2)
title(sprintf('SVM决策边界\n(准确率 = %.2f%%)',100*mean(Y==label)))
legend('off'), axis tight

这段代码使用鱼类数据集中的花瓣长度和宽度作为特征，构建了一个线性核的SVM模型，并使用 `predict` 函数对新数据进行预测。最后，使用 `ezplot` 函数绘制了SVM模型的决策边界。