传染病模型matlab代码

以下是一个基于SIR模型的传染病模型的MATLAB代码示例：

% 设置参数
N = 1000; % 总人数
I0 = 1; % 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 = 0.2; % 传染率
gamma = 0.1; % 恢复率
tspan = [0 100]; % 时间范围
y0 = [S0, I0, R0]; % 初始状态

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

% 解ODE
[t,y] = ode45(f, tspan, y0);

% 绘制结果
figure;
plot(t, y(:,1), 'g', t, y(:,2), 'r', t, y(:,3), 'b');
title('SIR Model');
xlabel('Time');
ylabel('Number of People');
legend('Susceptible', 'Infected', 'Recovered');

该代码使用了MATLAB自带的ODE求解器ode45来求解SIR模型的ODE方程，得到了易感、感染和康复人数随时间变化的结果。你可以根据自己的需要修改参数和ODE函数，进一步优化模型。

相关问题

传染病模型Matlab代码

以下是一个基本的传染病模型的 Matlab 代码，用 SIR 模型：

% 设置初始条件
N = 1000;           % 总人数
I_0 = 1;            % 初始感染人数
R_0 = 0;            % 初始康复人数
S_0 = N - I_0 - R_0;% 初始易感人数

beta = 0.4;         % 感染率
gamma = 0.1;        % 恢复率

% 设置时间步长和时间网格
dt = 0.1;
T = 100;
t = 0:dt:T;

% 初始化矩阵
S = zeros(size(t));
I = zeros(size(t));
R = zeros(size(t));

S(1) = S_0;
I(1) = I_0;
R(1) = R_0;

% 求解差分方程
for i = 2:length(t)
    S(i) = S(i-1) - beta*S(i-1)*I(i-1)*dt/N;
    I(i) = I(i-1) + beta*S(i-1)*I(i-1)*dt/N - gamma*I(i-1)*dt;
    R(i) = R(i-1) + gamma*I(i-1)*dt;
end

% 绘制图像
plot(t,S,'b',t,I,'r',t,R,'g')
legend('易感者','感染者','康复者')
xlabel('时间')
ylabel('人数')
title('SIR模型')

在上述代码中，我们使用 SIR 模型来模拟传染病的传播。该模型将人群分为三类：易感者（S）、感染者（I）和康复者（R）。我们假设总人数为 N，初始时只有一个人被感染，其余人都是易感者。然后，我们使用欧拉方法来求解差分方程组，得到每个时间步的 S、I 和 R 的值。最后，我们使用 plot 函数绘制三个人群随时间变化的曲线。

注意，这只是一个基本的代码示例，实际应用中需要考虑更多的因素和变量。

si传染病模型matlab代码

以下是SI模型的MATLAB代码示例：

% 设置模型参数
beta = 0.5; % 传染率
N = 1000; % 总人口数
I0 = 1; % 初始感染人数
T = 100; % 模拟时间

% 初始化模型状态
S = N - I0; % 初始易感人数
I = I0; % 初始感染人数

% 运行模拟
for t = 1:T
    % 计算新感染人数
    newI = round(beta * S * I / N);
    
    % 更新状态变量
    S = S - newI;
    I = I + newI;
    
    % 绘制图形
    plot(t, S, 'bo', t, I, 'ro');
    xlabel('时间');
    ylabel('人数');
    legend('易感者', '感染者');
    drawnow;
end

该代码使用SI模型来模拟传染病的传播。其中，beta是传染率，N是总人口数，I0是初始感染人数，T是模拟时间。代码中使用for循环来迭代模型状态，每次计算新感染人数，更新状态变量，并绘制图形。最后，运行模拟并输出结果。