% 导入实际疫情数据 data = readtable('data.csv'); % 提取感染人数、康复人数和死亡人数 infected = data.Confirmed'; recovered = data.Recovered'; deaths = data.Deaths'; % 定义时间步长和时间间隔 dt = 1; tspan = 0:dt:length(infected)-1; % 定义初始条件 S0 = 1 - infected(1)/sum(data.Population); I0 = infected(1)/sum(data.Population); R0 = (recovered(1) + deaths(1))/sum(data.Population); y0 = [S0; I0; R0]; % 构建 SIR 模型函数 sir_model = @(t, y, beta, gamma) [-beta*y(1)*y(2); beta*y(1)*y(2)-gamma*y(2); gamma*y(2)]; % 定义残差函数 residuals = @(p) sum((ode45(@(t, y) sir_model(t, y, p(1), p(2)), tspan, y0, []).y(2,:) - infected).^2); % 初始参数值 p0 = [0.01, 0.001]; % 最小化残差函数 p = fminsearch(residuals, p0); % 输出估计的参数值 disp(p);

这段代码是用实际的疫情数据估计 SIR 模型中的未知参数 beta 和 gamma。代码中使用了 MATLAB 中的 `ode45` 函数对 SIR 模型进行求解，然后通过最小化残差函数来估计参数值。下面是一些修改建议：

1. 在使用 `ode45` 函数求解 SIR 模型时，需要将 `beta` 和 `gamma` 参数传入模型函数。因此，需要将 `sir_model` 函数修改为：

sir_model = @(t, y, beta, gamma) [-beta*y(1)*y(2); beta*y(1)*y(2)-gamma*y(2); gamma*y(2)];

2. 在计算初始条件时，需要使用实际数据对人口总数进行估计。因此，需要将计算 `S0`、`I0` 和 `R0` 的代码修改为：

S0 = 1 - infected(1)/sum(data.Population);
I0 = infected(1)/sum(data.Population);
R0 = (recovered(1) + deaths(1))/sum(data.Population);

3. 在计算残差函数时，需要将 `ode45` 函数的输出转换为行向量，即：

residuals = @(p) sum((ode45(@(t, y) sir_model(t, y, p(1), p(2)), tspan, y0, []).y(2,:)' - infected).^2);

4. 在输出估计的参数值时，可以添加一些注释来提高代码的可读性，例如：

% 输出估计的参数值
disp(['beta = ', num2str(p(1)), ', gamma = ', num2str(p(2))]);

最终修改后的代码如下：

% 导入实际疫情数据
data = readtable('data.csv');

% 提取感染人数、康复人数和死亡人数
infected = data.Confirmed';
recovered = data.Recovered';
deaths = data.Deaths';

% 定义时间步长和时间间隔
dt = 1;
tspan = 0:dt:length(infected)-1;

% 定义初始条件
S0 = 1 - infected(1)/sum(data.Population);
I0 = infected(1)/sum(data.Population);
R0 = (recovered(1) + deaths(1))/sum(data.Population);
y0 = [S0; I0; R0];

% 构建 SIR 模型函数
sir_model = @(t, y, beta, gamma) [-beta*y(1)*y(2); beta*y(1)*y(2)-gamma*y(2); gamma*y(2)];

% 定义残差函数
residuals = @(p) sum((ode45(@(t, y) sir_model(t, y, p(1), p(2)), tspan, y0, []).y(2,:)' - infected).^2);

% 初始参数值
p0 = [0.01, 0.001];

% 最小化残差函数
p = fminsearch(residuals, p0);

% 输出估计的参数值
disp(['beta = ', num2str(p(1)), ', gamma = ', num2str(p(2))]);