给出根据实际疫情数据估计上述未知参数的matlab具体代码

好的，下面是一份根据实际疫情数据估计SIR模型未知参数的MATLAB代码。请注意，该代码假设疫情数据已经被收集并存储在一个名为data的结构体中，包括感染者数目、康复者数目和易感者数目。

% SIR模型参数估计
data = load('data.mat'); % 加载疫情数据

% 定义SIR模型微分方程
sir = @(t,y) [-beta*y(1)*y(2); beta*y(1)*y(2)-gamma*y(2); gamma*y(2)]; 

% 初始化参数估计
beta0 = 0.5;
gamma0 = 0.1;
params0 = [beta0,gamma0];

% 使用最小二乘法来拟合SIR模型
params = lsqcurvefit(sir,params0,data.t,[data.s;data.i;data.r]);
beta = params(1);
gamma = params(2);

% 绘制SIR模型预测结果
tspan = [0,365]; % 时间跨度
y0 = [data.s(1);data.i(1);data.r(1)]; % 初始状态
[t,y] = ode45(sir,tspan,y0); % 数值解微分方程
plot(data.t,data.s,'o',t,y(:,1),'-'); % 显示易感者数目
hold on;
plot(data.t,data.i,'o',t,y(:,2),'-'); % 显示感染者数目
plot(data.t,data.r,'o',t,y(:,3),'-'); % 显示康复者数目
xlabel('时间 (天)');
ylabel('人数');
legend('易感者 (实际)','易感者 (预测)','感染者 (实际)','感染者 (预测)','康复者 (实际)','康复者 (预测)');

上述代码中，我们首先定义了SIR模型的微分方程，然后使用最小二乘法来拟合模型中的未知参数，并计算模型的预测值。最后，我们绘制了预测结果，并将其与实际数据进行比较。