制作全国新冠肺炎传染病模型的完整Matlab代码

同样地，由于全国新冠肺炎传染病模型的建立涉及到很多参数和数据，所以很难在这里给你提供完整的代码。但我可以给你提供一些思路和代码框架，供你参考。

思路：

1.选择模型类型：根据新冠肺炎的传播特点，我们可以选择使用SEIR模型。SEIR模型中包括四个状态：易感者(S)，潜伏者(E)，感染者(I)和康复者(R)。

2.确定参数：模型中需要用到一些参数，比如感染率(beta)、潜伏期(sigma)、传染期(gamma)等。这些参数需要根据实际情况进行估计。

3.编写代码：根据模型和参数，我们可以使用matlab编写代码来模拟传染病的传播过程。具体过程包括初始化、循环迭代、计算每个时刻的S、E、I、R等状态变量，以及对疫情控制措施的模拟等。

代码框架：

% 定义时间范围和时间步长
tspan = [0 200];
dt = 0.1;

% 定义初始状态
S0 = 1300000000; % 全国总人口
E0 = 0;
I0 = 100; % 初始感染人数
R0 = 0;

% 定义模型参数
beta = 0.2; % 感染率
sigma = 1/5; % 潜伏期
gamma = 1/10; % 传染期

% 定义模型函数
f = @(t, y) [ -beta*y(1)*y(3); 
              beta*y(1)*y(3) - sigma*y(2); 
              sigma*y(2) - gamma*y(3); 
              gamma*y(3) ];

% 使用ode45求解微分方程组
[t, y] = ode45(f, tspan, [S0 E0 I0 R0]);

% 绘制曲线
plot(t, y(:, 1), 'r', t, y(:, 2), 'g', t, y(:, 3), 'b', t, y(:, 4), 'k');
legend('易感者', '潜伏者', '感染者', '康复者');
xlabel('时间');
ylabel('人数');

这段代码可以模拟全国新冠肺炎传染病的传播过程，并绘制出每个时刻的S、E、I、R状态人数。但需要注意的是，这只是一个简单的模型，实际情况可能更加复杂。因此，你需要根据实际情况进行参数估计和模型改进。