基于matlab迁移率的异质性对疾病传播的影响代码

以下是一个基于 Matlab 的迁移率异质性对疾病传播的影响的代码示例：

% 模型参数
beta = 0.3;  % 感染率
gamma = 0.05;  % 恢复率
N = 1000;  % 总人口数
T = 100;  % 模拟时间
dt = 0.1;  % 时间步长

% 位置和迁移率数据
load('migration_data.mat');  % 加载数据
x = migration_data(:, 1);
y = migration_data(:, 2);
m = migration_data(:, 3);

% 初始条件
S = ones(N, 1) - 1/N;  % 初始易感人数
I = zeros(N, 1);  % 初始感染人数
I(1) = 1;  % 第一个人是感染者
R = zeros(N, 1);  % 初始康复人数

% 数值解
for i = 1:(T/dt)
    % 计算每个人的迁移率权重
    w = zeros(N, 1);
    for j = 1:N
        d = sqrt((x - x(j)).^2 + (y - y(j)).^2);
        w(j) = m(j) ./ d;
    end
    w = w ./ sum(w);
    
    % 计算每个人的感染和恢复情况
    dSdt = -beta * w' * S .* I;
    dIdt = beta * w' * S .* I - gamma * I;
    dRdt = gamma * I;
    
    S = S + dSdt * dt;
    I = I + dIdt * dt;
    R = R + dRdt * dt;
end

% 绘图
scatter(x, y, 20, I, 'filled');
colorbar;
xlabel('X');
ylabel('Y');
title('迁移率异质性对疾病传播的影响');

这个模型假设人口的位置和迁移率是根据真实数据估计得到的，每个人的迁移率权重是根据其距离计算得到的。通过迁移率，模型考虑了不同地区和人群之间的移动对疾病传播的影响。在每个时间步长中，模型计算每个人的感染和恢复情况，并根据迁移率更新每个人的易感、感染和康复状态。最终，模型使用散点图将每个人的感染情况可视化，其中颜色越深表示感染程度越重。