传染病模型拟合Matlab

传染病模型拟合是一个常见的问题，可以使用 Matlab 来实现。下面是一个简单的示例代码，用于拟合 SIR 模型：

% 定义 SIR 模型
function dydt = sirModel(t,y,beta,gamma)
    dydt = zeros(3,1);
    dydt(1) = -beta*y(1)*y(2);
    dydt(2) = beta*y(1)*y(2) - gamma*y(2);
    dydt(3) = gamma*y(2);
end

% 加载数据
data = readmatrix('data.csv');
t = data(:,1);
y = data(:,2);

% 定义初始值和参数范围
initial = [y(1); 1; 0];
lb = [0,0,0];
ub = [Inf,Inf,Inf];

% 使用最小二乘法拟合模型
params = lsqcurvefit(@sirModel, initial, t, y, lb, ub);

% 绘制拟合曲线
tspan = linspace(t(1),t(end),100);
yfit = ode45(@(t,y)sirModel(t,y,params(1),params(2)), tspan, initial);
plot(tspan,yfit(2,:),'r--',t,y,'bo');

在这个示例中，我们首先定义了一个 SIR 模型，然后使用 `lsqcurvefit` 函数拟合模型参数。最后，使用 `ode45` 函数求解模型并绘制拟合曲线。

注意，这只是一个简单的示例代码，实际上还需要根据具体的数据和模型进行调整和优化。