帮我写一段matlab基于元胞自动机的SEIR传染病传播模型
时间: 2023-07-31 15:12:37 浏览: 121
【元胞自动机】基于matlab元胞自动机模拟SEIR传播模型【Matlab仿真 2156期】.zip
好的,以下是一个基于元胞自动机的SEIR传染病传播模型的Matlab代码:
```matlab
% 定义常量
N = 100; % 元胞数量
T = 100; % 时间步长
p = 0.1; % 感染概率
q = 0.05; % 恢复概率
I0 = 5; % 初始感染人数
E0 = 0; % 初始潜伏期人数
S0 = N - I0 - E0; % 初始易感人数
R0 = 0; % 初始恢复人数
% 初始化元胞状态
state = zeros(N, T);
state(:, 1) = 1; % 初始状态为易感状态
state(randperm(N, I0), 1) = 2; % 随机选择 I0 个元胞作为初始感染状态
state(randperm(N, E0), 1) = 3; % 随机选择 E0 个元胞作为初始潜伏状态
% 定义邻居关系
neighborhood = zeros(N, 3);
neighborhood(1, :) = [N, 1, 2];
neighborhood(N, :) = [N-1, N, 2];
for i = 2:N-1
neighborhood(i, :) = [i-1, i, i+1];
end
% 迭代更新元胞状态
for t = 2:T
for i = 1:N
if state(i, t-1) == 1 % 易感状态
for j = neighborhood(i, :)
if state(j, t-1) == 2 && rand() < p % 感染
state(i, t) = 2;
break;
end
end
elseif state(i, t-1) == 2 % 感染状态
if rand() < q % 恢复
state(i, t) = 3;
else
state(i, t) = 2;
end
elseif state(i, t-1) == 3 % 潜伏状态
state(i, t) = 2;
end
end
end
% 绘制SEIR曲线
figure;
plot(1:T, sum(state == 1), 'b', 1:T, sum(state == 2), 'r', 1:T, sum(state == 3), 'm', 1:T, N-sum(state == 1)-sum(state == 2)-sum(state == 3), 'g');
xlabel('时间');
ylabel('人数');
legend('易感者', '感染者', '潜伏者', '恢复者');
```
这个模型基于元胞自动机,将整个人群分为若干个元胞,每个元胞具有三种状态:易感状态、感染状态和潜伏状态。模型通过随机选择元胞进行状态更新,根据邻居关系计算感染概率和恢复概率,最终得到SEIR曲线。
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