利用matlab数学建模的方法，解决如下问题并得到matlab代码： 1. 利用舱室模型揭示新冠肺炎疫情传播期间网络谣言传播的内在机制和媒体正面报道的积极作用。 2. 选取网络信息传播数据验证模型的合理性，并结合数据提出合理的谣言调控策略。

在MATLAB中，我们可以采用以下步骤来构建数学模型并解决这两个问题：

1. **舱室模型(SIR模型的扩展)**：
- **定义舱室**：将社会分为 Susceptible(易感者)、Infected(感染者)、Quarantined(隔离者)、Recovered(康复者)和MediaCoverage(媒体报道)五个状态。
- **建立方程**：编写差分方程或者微分方程组来表示各个状态随时间的变化，考虑到谣言传播和媒体影响的动态影响。

   function dydt = compartmentModel(y,t,CouplingMatrix,RumorRate,MediaRate)
       % y: state vector (Susceptible, Infected, Quarantined, Recovered, MediaCoverage)
       dydt = zeros(size(y));
       dydt(2) = -RumorRate*y(2)*y(1)/max(CouplingMatrix(:)) + MediaRate*y(1); % Rumor spread
       dydt(4) = RumorRate*y(2)*y(1)/max(CouplingMatrix(:)); % Recovery and media coverage increase
       % Add other compartments dynamics...
   end

2. **数据分析与模型验证**：
- **收集数据**：获取网络信息传播的数据，如每天新增病例、谣言数量、媒体报道量等。
- **拟合模型**：用历史数据训练模型参数，如使用非线性最小二乘法`lsqcurvefit`或`ode45`解算器。

   data = readtable('data.csv'); % Load your data
   initialCondition = [y0; zeros(1,num_states - 1)]; % Initial conditions
   tspan = [start_date end_date]; % Time interval
   params = lsqcurvefit(@compartmentModel,initialCondition,tspan,data(:,1:end-1),data(:,end)); % Fit the model to data

3. **策略设计**：
- **误差分析**：比较模型预测和实际数据，确定模型的优势和不足。
- **优化策略**：基于模型预测的结果，提出针对性的谣言干预措施，如增加正面报道、加强辟谣力度等。

   optimalMediaRate = optimize(MediaRateObjective, params(5), 'options', optimizationOptions);