MATLAB传染病模型SIS模型拟合

要使用MATLAB拟合SIS模型，可以按照以下步骤进行：

1. 定义SIS模型方程

SIS模型是一种简单的传染病模型，其中有两种状态：感染和易感。可以使用以下方程来描述该模型：

dS/dt = -βSI + γI
dI/dt = βSI - γI

其中，S表示易感人群数量，I表示感染人群数量，β表示感染率，γ表示治愈率。

2. 收集数据

要拟合SIS模型，需要收集一些实际数据，例如感染人数和时间。

3. 编写MATLAB代码

使用MATLAB的ode45函数可以解决SIS模型方程，代码如下：

function sis_fit()
    % 定义初始值
    beta = 0.02;
    gamma = 0.1;
    tspan = [0 30];
    y0 = [990 10];
    
    % 拟合数据
    [t, y] = ode45(@(t,y) sis_model(t,y,beta,gamma), tspan, y0);
    
    % 绘制拟合结果
    plot(t, y(:,2));
    hold on;
    plot(sis_data(:,1), sis_data(:,2), 'o');
    xlabel('Time');
    ylabel('Infection');
    legend('Fit', 'Data');
end

function dydt = sis_model(t,y,beta,gamma)
    dydt = [ -beta * y(1) * y(2) + gamma * y(2);
             beta * y(1) * y(2) - gamma * y(2)];
end

在此代码中，sis_data是您收集的实际数据，可以使用plot函数将拟合结果与实际数据进行比较。

4. 调整参数

使用上述代码，您可以拟合SIS模型并绘制结果。但是，如果拟合结果与实际数据不匹配，则需要调整beta和gamma参数，并重新运行代码，直到获得最佳匹配。

希望这些步骤对您有所帮助！