已有感染者、治愈者、死亡者、疑似者数据，如何拟合SEIR模型中传染率，matlab完整代码

SEIR模型是一种常见的传染病传播模型，其中包括四个状态：易感者(Susceptible)、暴露者(Exposed)、感染者(Infectious)和恢复者(Recovered)。在SEIR模型中，易感者会被暴露者感染，暴露者在潜伏期内不具有传染性，之后成为感染者，感染者再经过一定的治愈时间后变为恢复者。下面是使用MATLAB拟合SEIR模型传染率的完整代码：

% 导入已有数据
data = xlsread('data.xlsx');
infected = data(:, 1); % 感染者
recovered = data(:, 2); % 治愈者
deaths = data(:, 3); % 死亡者
susceptible = 1.4e9 - infected - recovered - deaths; % 总人群减去已有人数得到易感者数

% 设置初始值
x0 = [0.2, 0.03, 0.1];

% 定义SEIR模型
SEIR = @(t, x) [-x(1)*x(2)*x(3)/1.4e9; x(1)*x(2)*x(3)/1.4e9 - x(2)*x(2)/5.2; x(2)*x(2)/5.2 - x(3)/14; x(3)/14];

% 拟合模型
[t, x] = ode45(SEIR, [1 length(infected)], x0);

% 绘制拟合曲线
plot(t, x(:, 1)*1.4e9, 'r', t, x(:, 2)*1.4e9, 'g', t, x(:, 3)*1.4e9, 'b');

% 添加数据点
hold on;
plot(1:length(infected), susceptible, 'ro', 1:length(infected), infected, 'go', 1:length(infected), recovered+deaths, 'bo');
legend('易感者', '感染者', '恢复者和死亡者', 'Location', 'Northwest');
xlabel('天数');
ylabel('人数');
title('SEIR模型拟合');

% 输出传染率
beta = x(:, 1).*x(:, 2)*1.4e9;
beta(end)

其中，`data.xlsx`文件包含四列数据：感染者、治愈者、死亡者和日期。我们可以使用`xlsread`函数导入这些数据，并计算出易感者数。然后，我们需要设置初始值`x0`，并定义SEIR模型。在这个例子中，我们使用ODE45求解微分方程组。最后，我们绘制拟合曲线，并输出传染率(beta值)。