matlab sir模型拟合

在MATLAB中进行Sir模型拟合，需要先准备好数据，然后利用拟合工具箱中的工具进行拟合。下面是一些基本步骤：

1. 准备数据：准备好感染人数、治愈人数和死亡人数等数据。可以从官方网站或者其他可靠的数据来源中获取。

2. 导入数据：将数据导入MATLAB中。

3. 定义Sir模型：在MATLAB中定义Sir模型，这里使用ODE方程组求解器。

4. 设定初始值：设定初始感染人数、治愈人数和死亡人数。

5. 进行拟合：使用拟合工具箱中的工具进行拟合，可以选择不同的优化算法和拟合方法。

6. 分析拟合结果：分析拟合结果，包括拟合曲线和拟合参数等。

下面是一个简单的例子：

%导入数据
data = load('data.mat');
t = data.t; %时间
y = data.y; %感染人数

%定义Sir模型
sir_eq = @(t, y, beta, gamma) [-beta*y(1)*y(2); beta*y(1)*y(2)-gamma*y(2); gamma*y(2)];

%设定初始值
y0 = [1e7, 1, 0];

%进行拟合
f = fittype(sir_eq, 'independent', 't', 'dependent', 'y', 'coefficients', {'beta', 'gamma'});
fit_result = fit(t', y', f, 'StartPoint', [0.2, 0.1], 'Lower', [0, 0]);

%分析拟合结果
beta = fit_result.beta;
gamma = fit_result.gamma;
y_fit = fit_result(t);

%绘图
plot(t, y, 'o', t, y_fit, '-');
legend('Data', 'Fit');
xlabel('Time');
ylabel('Infected');
title(['Sir Model Fitting, \beta = ', num2str(beta), ', \gamma = ', num2str(gamma)]);

这个例子中，我们导入了一个包含时间和感染人数数据的MATLAB数据文件，并定义了Sir模型。然后，我们设定了初始值，并使用拟合工具箱中的函数进行拟合。最后，我们分析了拟合结果并绘制了拟合曲线。