SEIRS新冠python

SEIRS模型是一种常见的传染病模型，它考虑了人群的易感、暴露、感染、恢复和再次易感状态。下面是一个使用Python实现SEIRS模型的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义模型参数
beta = 0.2 # 感染率
sigma = 1/5.2 # 潜伏期转化为感染期的概率
gamma = 1/12.39 # 感染期转化为恢复期的概率
xi = 0.5 # 恢复后的免疫保护率
mu = 0.01 # 自然死亡率
nu = 0.005 # 疫苗接种率
alpha = 0.1 # 政府管控强度
epsilon = 0.05 # 病毒变异率

# 定义初始状态
S = 9999 # 初始易感人数
E = 1 # 初始潜伏期人数
I = 0 # 初始感染人数
R = 0 # 初始恢复人数
D = 0 # 初始死亡人数
V = 0 # 初始接种人数

# 定义时间步长和模拟时间
dt = 0.1
t_max = 365

# 定义模型方程
def seirs_model(S, E, I, R, D, V, beta, sigma, gamma, xi, mu, nu, alpha, epsilon):
    N = S + E + I + R + D + V
    dSdt = -beta*S*I/N - nu*S + xi*R
    dEdt = beta*S*I/N - sigma*E - nu*E
    dIdt = sigma*E - gamma*I - mu*I - alpha*I
    dRdt = gamma*I - nu*R - xi*R
    dDdt = mu*I
    dVdt = nu*S - epsilon*V
    return dSdt, dEdt, dIdt, dRdt, dDdt, dVdt

# 进行模拟
t = np.arange(0, t_max, dt)
S_list = [S]
E_list = [E]
I_list = [I]
R_list = [R]
D_list = [D]
V_list = [V]
for i in range(len(t)-1):
    dSdt, dEdt, dIdt, dRdt, dDdt, dVdt = seirs_model(S_list[-1], E_list[-1], I_list[-1], R_list[-1], D_list[-1], V_list[-1], beta, sigma, gamma, xi, mu, nu, alpha, epsilon)
    S_list.append(S_list[-1] + dSdt*dt)
    E_list.append(E_list[-1] + dEdt*dt)
    I_list.append(I_list[-1] + dIdt*dt)
    R_list.append(R_list[-1] + dRdt*dt)
    D_list.append(D_list[-1] + dDdt*dt)
    V_list.append(V_list[-1] + dVdt*dt)

# 绘制模拟结果
plt.plot(t, S_list, label='Susceptible')
plt.plot(t, E_list, label='Exposed')
plt.plot(t, I_list, label='Infected')
plt.plot(t, R_list, label='Recovered')
plt.plot(t, D_list, label='Dead')
plt.plot(t, V_list, label='Vaccinated')
plt.legend()
plt.xlabel('Time (days)')
plt.ylabel('Number of people')
plt.show()

该模型考虑了疫苗接种、政府管控和病毒变异等因素的影响，可以用于对新冠疫情的建模和预测。