seir传染病模型matlab
时间: 2023-08-09 11:11:19 浏览: 80
你可以使用MATLAB来实现SEIR传染病模型。SEIR模型是一种常见的流行病学模型,用于描述传染病在人群中的传播情况。下面是一个简单的MATLAB代码示例:
```matlab
% 参数设置
N = 1000; % 总人口数
beta = 0.2; % 感染率
gamma = 0.1; % 恢复率
sigma = 0.1; % 潜伏期转化率
% 初始条件
I0 = 1; % 初始感染者数
E0 = 0; % 初始潜伏者数
R0 = 0; % 初始康复者数
S0 = N - I0 - E0 - R0; % 初始易感者数
% 模型求解
[t, y] = ode45(@(t, y) seir_model(t, y, N, beta, gamma, sigma), [0, 100], [S0, E0, I0, R0]);
% 绘图
figure;
plot(t, y(:, 1), 'r-', 'LineWidth', 2); hold on;
plot(t, y(:, 2), 'b-', 'LineWidth', 2);
plot(t, y(:, 3), 'g-', 'LineWidth', 2);
plot(t, y(:, 4), 'k-', 'LineWidth', 2);
legend('易感者', '潜伏者', '感染者', '康复者');
xlabel('时间');
ylabel('人数');
title('SEIR传染病模型');
% SEIR模型的ODE函数
function dydt = seir_model(t, y, N, beta, gamma, sigma)
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;
dRdt = gamma * I;
dydt = [dSdt; dEdt; dIdt; dRdt];
end
```
在这个示例中,我们首先设置了参数N(总人口数)、beta(感染率)、gamma(恢复率)和sigma(潜伏期转化率)。然后,我们定义了初始条件和SEIR模型的ODE函数。最后,使用ode45函数求解ODE,并绘制了易感者、潜伏者、感染者和康复者随时间的变化曲线。
你可以根据自己的需求修改参数和初始条件,并对结果进行进一步的分析和可视化。希望对你有帮助!