SI模型的matlab代码与参数值设置
时间: 2023-11-25 10:08:48 浏览: 36
以下是SI模型的Matlab代码:
```matlab
% 设置初始参数
N = 1000; % 总人数
I0 = 10; % 初始感染人数
beta = 0.5; % 传染率
t_max = 100; % 模拟时间
% 初始化人群状态
S = N - I0;
I = I0;
% 运行模拟
for t = 1:t_max
% 计算传染率
lambda = beta * I / N;
% 更新人群状态
S = S - binornd(S, lambda); % S状态的更新
I = I + binornd(S, lambda); % I状态的更新
end
% 绘制曲线
plot(1:t_max, [S; I]);
legend('易感人数', '感染人数');
xlabel('时间');
ylabel('人数');
title('SI模型');
```
其中,`N`表示总人数,`I0`表示初始感染人数,`beta`表示传染率,`t_max`表示模拟时间。在模拟过程中,每个时间步都会计算传染率`lambda`,然后根据二项分布模拟人群状态的变化。
你可以根据需要修改这些参数,例如增加总人数`N`、降低传染率`beta`等等。
相关问题
SI模型matlab代码实现作图
以下是SI模型的Matlab代码实现及作图:
```matlab
clear all;
clc;
% 定义参数
beta = 0.01; % 感染率
N = 1000; % 总人口数
I0 = 10; % 初始感染人数
tspan = [0 100]; % 时间范围
% 定义初始值
y0 = [N-I0, I0];
% 定义ODE函数
f = @(t,y) [-beta*y(1)*y(2)/N, beta*y(1)*y(2)/N];
% 解ODE方程
[t,y] = ode45(f, tspan, y0);
% 作图
plot(t, y(:,1), 'r', t, y(:,2), 'b', 'LineWidth', 2);
xlabel('时间');
ylabel('人数');
title('SI模型');
legend('易感人数', '感染人数');
```
运行代码后,会得到一个SI模型的人数随时间变化的图像,其中红色线表示易感人数,蓝色线表示感染人数。可以根据实际情况调整参数,得到不同的模拟结果。
si传染病模型matlab代码
以下是SI模型的MATLAB代码示例:
```
% 设置模型参数
beta = 0.5; % 传染率
N = 1000; % 总人口数
I0 = 1; % 初始感染人数
T = 100; % 模拟时间
% 初始化模型状态
S = N - I0; % 初始易感人数
I = I0; % 初始感染人数
% 运行模拟
for t = 1:T
% 计算新感染人数
newI = round(beta * S * I / N);
% 更新状态变量
S = S - newI;
I = I + newI;
% 绘制图形
plot(t, S, 'bo', t, I, 'ro');
xlabel('时间');
ylabel('人数');
legend('易感者', '感染者');
drawnow;
end
```
该代码使用SI模型来模拟传染病的传播。其中,beta是传染率,N是总人口数,I0是初始感染人数,T是模拟时间。代码中使用for循环来迭代模型状态,每次计算新感染人数,更新状态变量,并绘制图形。最后,运行模拟并输出结果。