运用PYTHON语言，写一段关于SEIR模型的代码，要求研究情绪与舆情耦合互动机制

SEIR模型是一种常见的传染病模型，它将人群分为四类：易感者（Susceptible）、潜伏者（Exposed）、感染者（Infectious）和康复者（Recovered）。在此基础上，我们可以加入情绪和舆情因素，构建一个耦合互动的SEIR模型。

以下是一个简单的SEIR模型代码，考虑到情绪和舆情因素：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def seir_model(y, t, N, beta, sigma, gamma, alpha, rho, nu):
    S, E, I, R, Q, U = y
    dSdt = -beta * S * I / N - rho * S * Q / N
    dEdt = beta * S * I / N + rho * S * Q / N - sigma * E
    dIdt = sigma * E - (1 - alpha) * gamma * I - alpha * nu * I
    dRdt = (1 - alpha) * gamma * I
    dQdt = alpha * nu * I
    dUdt = alpha * nu * I
    return dSdt, dEdt, dIdt, dRdt, dQdt, dUdt

# 参数设置
N = 1000000
beta = 0.25
sigma = 1/5.2
gamma = 1/14
alpha = 0.3
rho = 0.1
nu = 0.1

# 初始值
S0, E0, I0, R0, Q0, U0 = N-1, 1, 0, 0, 0, 0

# 时间步长
t = np.linspace(0, 365, 365)

# 求解微分方程
res = odeint(seir_model, (S0, E0, I0, R0, Q0, U0), t, args=(N, beta, sigma, gamma, alpha, rho, nu))
S, E, I, R, Q, U = res.T

# 绘图
plt.plot(t, S/1000, 'b', label='Susceptible')
plt.plot(t, E/1000, 'y', label='Exposed')
plt.plot(t, I/1000, 'r', label='Infectious')
plt.plot(t, R/1000, 'g', label='Recovered')
plt.plot(t, Q/1000, 'c', label='Quarantined')
plt.plot(t, U/1000, 'm', label='Unhappy')
plt.legend()
plt.xlabel('Time (days)')
plt.ylabel('Number (1000s)')
plt.show()

在模型中，引入了三个新的参数：alpha、rho和nu。其中alpha表示情绪因素的影响程度，rho表示舆情因素的影响程度，nu表示情绪和舆情因素的交互作用程度。

模型的主要思想是，在易感者受到感染者的影响时，除了直接感染之外，还会受到情绪和舆情的影响，从而影响其易感性。感染者在康复时也会受到情绪和舆情的影响，从而影响其恢复速度。在模型中，我们将情绪和舆情因素分别影响易感者和感染者的易感性和恢复速度，从而建立了一个耦合互动的SEIR模型。

该模型的结果可以通过绘制易感者、潜伏者、感染者、康复者、隔离者和不满意者的数量随时间的变化来展示。这些数量的变化反映了疫情和情绪、舆情因素之间的耦合互动关系。