matlab拟合函数求SEIR模型参数
时间: 2024-01-02 13:04:52 浏览: 161
基于MATLAB的SEIR模型病毒传染过程仿真+含代码操作演示视频
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可以使用 MATLAB 中的 `lsqcurvefit` 函数来拟合 SEIR 模型的参数。下面是一个示例代码:
```matlab
% 计算 SEIR 模型的值
function y = seir_model(x, t)
% x 是要优化的参数
beta = x(1);
sigma = x(2);
gamma = x(3);
N = x(4);
% 初始条件
S0 = N - 1;
E0 = 1;
I0 = 0;
R0 = 0;
% SEIR 模型的微分方程
dydt = @(t, y) [-beta*y(1)*y(3)/N;
beta*y(1)*y(3)/N - sigma*y(2);
sigma*y(2) - gamma*y(3);
gamma*y(3)];
% 使用 ode45 求解微分方程
[t, y] = ode45(dydt, t, [S0, E0, I0, R0]);
% 返回 I 和 R 的值
y = y(:, 3:4);
end
% 定义要拟合的数据
t = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9];
y = [0 18 27 31 24 20 13 9 5 2; 0 0 2 5 9 13 20 24 31 27];
% 拟合参数
x0 = [0.1, 0.05, 0.05, 100];
lb = [0, 0, 0, 0];
ub = [1, 1, 1, Inf];
x = lsqcurvefit(@seir_model, x0, t, y(:), lb, ub);
% 输出拟合结果
disp(x);
```
该代码中,`seir_model` 函数计算 SEIR 模型的值,`lsqcurvefit` 函数用于拟合参数。在拟合参数时,需要指定参数的初始值 `x0`,下限 `lb` 和上限 `ub`。在上面的代码中,`beta`、`sigma` 和 `gamma` 分别代表传染率、潜伏期转化率和康复率,`N` 代表总人口数。`t` 和 `y` 分别代表时间和感染人数。
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