matlab传染病模型代码
时间: 2023-10-02 14:07:31 浏览: 51
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):
```matlab
% 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:
```matlab
% 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传染病模型的拟合代码
下面是一个常见的 MATLAB 传染病模型(SEIR 模型)的拟合代码示例:
```matlab
% 定义模型参数
beta0 = 0.2; % 初始感染率
gamma0 = 0.1; % 恢复率
sigma0 = 0.05; % 潜伏期转为感染期的转化率
N = 10000; % 总人口数
I0 = 10; % 初始感染人数
E0 = 20; % 初始潜伏感染人数
S0 = N - I0 - E0; % 初始易感人数
R0 = 0; % 初始康复人数
% 定义ODE函数
SEIR = @(t,y) [-beta0*y(1)*y(2)/N; % 易感人群变化
beta0*y(1)*y(2)/N - sigma0*y(2); % 潜伏期感染人群变化
sigma0*y(2) - gamma0*y(3); % 感染期变化
gamma0*y(3)]; % 康复人群变化
% 定义时间范围
tspan = [0 100];
% 定义初始状态
y0 = [S0; E0; I0; R0];
% 求解ODE
[t,y] = ode45(SEIR, tspan, y0);
% 绘制模型拟合曲线
plot(t, y(:,3), 'r-', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(t, y(:,2), 'b-', 'LineWidth', 2);
plot(t, y(:,4), 'g-', 'LineWidth', 2);
legend('感染人数', '潜伏感染人数', '康复人数');
xlabel('时间');
ylabel('人数');
title('SEIR模型拟合');
```
这段代码使用了 MATLAB 内置的 ODE 求解器 ode45 来求解 SEIR 模型,然后绘制了模型拟合曲线。如果需要进行拟合,可以根据实际数据通过拟合参数 beta0、gamma0、sigma0 等来使得模型拟合数据。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)