matlab传染病模型代码

以下是一个简单的 MATLAB 代码，用于模拟基本的传染病模型（SIR模型）：

% 设置初始参数
N = 1000; % 总人口数
I0 = 1; % 初始感染人数
R0 = 0; % 初始治愈人数
S0 = N - I0 - R0; % 初始易感人数
beta = 0.2; % 传染率
gamma = 0.1; % 恢复率
tspan = [0 100]; % 时间跨度

% 定义模型
SIR = @(t, y) [-beta*y(1)*y(2)/N; beta*y(1)*y(2)/N - gamma*y(2); gamma*y(2)];

% 求解ODE
[t, y] = ode45(SIR, tspan, [S0; I0; R0]);

% 绘图
plot(t, y(:,1)/N, 'b', t, y(:,2)/N, 'r', t, y(:,3)/N, 'g', 'LineWidth', 2);
xlabel('时间');
ylabel('人口比例');
legend('易感人数', '感染人数', '治愈人数');

此代码将生成一个图形，显示三个人口比例随时间的变化。

相关问题

MATLAB传染病模型代码

以下是一个简单的基于 MATLAB 的传染病模型代码：

% 设计参数
beta = 0.02; %感染率
gamma = 0.05; %康复率
N = 1000; %总人口
I_0 = 10; %初始感染人数
R_0 = 0; %初始康复人数
S_0 = N - I_0 - R_0; %初始易感人数

% 设计时间步长
dt = 0.1;
t = 0:dt:100;

% 初始化人群状态变量
S = zeros(size(t));
I = zeros(size(t));
R = zeros(size(t));

% 设置初始状态
S(1) = S_0;
I(1) = I_0;
R(1) = R_0;

% 实现差分方程
for i = 2:numel(t)
    dSdt = -beta*S(i-1)*I(i-1)/N;
    dIdt = beta*S(i-1)*I(i-1)/N - gamma*I(i-1);
    dRdt = gamma*I(i-1);
    S(i) = S(i-1) + dSdt*dt;
    I(i) = I(i-1) + dIdt*dt;
    R(i) = R(i-1) + dRdt*dt;
end

% 绘制图像
plot(t,S,'b',t,I,'r',t,R,'g','LineWidth',2);
title('传染病模型');
xlabel('时间');
ylabel('人数');
legend('易感人数','感染人数','康复人数');

上面的代码实现了一个基本的 SIR 模型，其中 S 表示易感人数，I 表示感染人数，R 表示康复人数。通过这个模型，可以模拟传染病在人群中的传播情况。

matlab传染病模型五种代码

以下是 MATLAB 中五种常见的传染病模型的代码：

1. SIR 模型（Susceptible-Infected-Recovered）

function dydt = SIR(t,y,beta,gamma)
dydt = [-beta*y(1)*y(2);beta*y(1)*y(2)-gamma*y(2);gamma*y(2)];
end

2. SEIR 模型（Susceptible-Exposed-Infected-Recovered）

function dydt = SEIR(t,y,beta,sigma,gamma)
dydt = [-beta*y(1)*y(3);beta*y(1)*y(3)-sigma*y(2);sigma*y(2)-gamma*y(3);gamma*y(3)];
end

3. SIS 模型（Susceptible-Infected-Susceptible）

function dydt = SIS(t,y,beta,gamma)
dydt = [-beta*y(1)*y(2)+gamma*y(2);beta*y(1)*y(2)-gamma*y(2)];
end

4. SEIRS 模型（Susceptible-Exposed-Infected-Recovered-Susceptible）

function dydt = SEIRS(t,y,beta,sigma,gamma,xi)
dydt = [-beta*y(1)*y(3)+xi*y(4);beta*y(1)*y(3)-sigma*y(2);sigma*y(2)-gamma*y(3);gamma*y(3)-xi*y(4);xi*y(4)];
end

5. SIRV 模型（Susceptible-Infected-Recovered-Vaccinated）

function dydt = SIRV(t,y,beta,gamma,v_rate)
dydt = [-beta*y(1)*y(2)+v_rate*y(4);beta*y(1)*y(2)-gamma*y(2);gamma*y(2);-v_rate*y(4)];
end

以上代码仅为示例，实际使用时需要根据具体情况进行修改和调整。