matlab传染病模型的拟合代码
时间: 2023-11-13 14:45:45 浏览: 44
下面是一个常见的 MATLAB 传染病模型(SEIR 模型)的拟合代码示例:
```matlab
% 定义模型参数
beta0 = 0.2; % 初始感染率
gamma0 = 0.1; % 恢复率
sigma0 = 0.05; % 潜伏期转为感染期的转化率
N = 10000; % 总人口数
I0 = 10; % 初始感染人数
E0 = 20; % 初始潜伏感染人数
S0 = N - I0 - E0; % 初始易感人数
R0 = 0; % 初始康复人数
% 定义ODE函数
SEIR = @(t,y) [-beta0*y(1)*y(2)/N; % 易感人群变化
beta0*y(1)*y(2)/N - sigma0*y(2); % 潜伏期感染人群变化
sigma0*y(2) - gamma0*y(3); % 感染期变化
gamma0*y(3)]; % 康复人群变化
% 定义时间范围
tspan = [0 100];
% 定义初始状态
y0 = [S0; E0; I0; R0];
% 求解ODE
[t,y] = ode45(SEIR, tspan, y0);
% 绘制模型拟合曲线
plot(t, y(:,3), 'r-', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(t, y(:,2), 'b-', 'LineWidth', 2);
plot(t, y(:,4), 'g-', 'LineWidth', 2);
legend('感染人数', '潜伏感染人数', '康复人数');
xlabel('时间');
ylabel('人数');
title('SEIR模型拟合');
```
这段代码使用了 MATLAB 内置的 ODE 求解器 ode45 来求解 SEIR 模型,然后绘制了模型拟合曲线。如果需要进行拟合,可以根据实际数据通过拟合参数 beta0、gamma0、sigma0 等来使得模型拟合数据。