传染病预测SIR模型（matlab求解案例）

最新推荐文章于 2025-04-26 16:06:36 发布
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分类专栏： matlab剑魔 文章标签： 数学建模 matlab 数据分析
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 首先我们查文献得到日治愈率μ=0.1，日感染率λ=0.4。建立微分方程求解，对未来感染者，健康者比例进行预测。其中考虑到感染并治愈后具有免疫效果，因此设移出人群为r。

接下来使用ode45函数进行求解

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 最终可用plot函数作图，观察可知随着天数增加移除者（免疫者）比例增加趋近于1，患者先增后减最终趋近于0。

自定义difunc函数如下

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 以下为所有变量

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基于 MATLAB 的 SIR/SIRS 传染病模型仿真与模拟
IELLQUI9的博客
09-13 1142
我们还需要定义一些参数，包括传染率β（表示一个感染者每天能将疾病传染给多少易感者）、康复率γ（表示一个感染者每天能康复的比例）和再感染率λ（表示一个康复者每天重新感染的比例）。在这篇文章中，我们将使用 MATLAB 实现 SIR/SIRS 模型的仿真与模拟，并提供相应的源代码。该函数可以根据初始条件和差分方程，自动求解出在给定时间范围内的易感者、感染者和康复者的人数，并将结果存储在变量 y 中。这些结果可以帮助我们理解传染病的传播过程，并预测感染者和康复者的人数随时间的变化趋势。
传染病学模型 | Matlab实现传染病模型SI、SIS、SIR
算法如诗的博客
05-25 3907
传染病学模型 | Matlab实现传染病模型SI、SIS、SIR
基于Matlab模拟传统传染病SIR建模
m0_57702748的博客
07-27 1333
传统传染病SIR模型是一种常见的流行病学模型，用于描述传染病在人群中的传播过程。SIR模型将人群分为三个互相转化的类别：易感者 (Susceptible)、感染者 (Infected) 和康复者 (Recovered)。以下是传统传染病SIR模型的基本假设和方程：基本假设：人群数量固定，没有出生、死亡、迁移等因素；传染病只通过直接接触传播；一旦感染，个体将一直保持感染状态，不会复发或死亡。
SIR模型matlab源码
07-05
传染病模型是一种常用的传播模型，本资源是SIR模型的matlab实现
MATLAB传染病模型：SIR等模型代码实战
weixin_30598047的博客
04-26 944
传染病模型是流行病学研究中的重要工具，其目的是通过数学模型来理解和预测疾病的传播过程。这些模型通常基于一系列假设来构建，通过模拟人群中的个体行为和疾病传播机制，帮助研究人员评估疫情发展的趋势，为公共卫生决策提供科学依据。在本章中，我们将对传染病模型进行初步介绍，概述它们的种类和基本概念，并探讨它们在现实世界中的应用。我们将重点介绍SIR模型，这是一种描述易感者(Susceptible)、感染者(Infectious)和移除者(Removed)之间相互作用的经典模型。
sir节点matlab模型,SIR模型实现（matlab）
weixin_42531886的博客
03-16 4240
matlab代码clcclearclose all;A = 0.4;B = 0.1;I = 0.4;S = 0.5;%odetspan = [0 50];y0 = [I S];[t, y] = ode45(@(t,y)odefun(t,y,A,B), tspan, y0);r = 1-y(:,1)-y(:,2);%eulern = size(r,1);h = 50 / (n-1);t_0 = [0...
利用Matlab解常微分方程，以传染病参数时变的SIR模型为例
weixin_45040421的博客
07-27 2万+
在数学建模大赛中，常微分方程的求解至关重要。以下是作者在学习过程中，以SARS病毒传染病SIR模型为例进行的数据处理以及模型求解的过程。
【SIR模型】基于matlab模拟SIR模型
m0_60703264的博客
11-07 628
SIR模型是传染病动力学研究中最基础且应用最广泛的数学模型之一。它通过对易感者(Susceptible)、感染者(Infected)和康复者(Recovered)三类人群数量变化的描述，简洁而有效地刻画了传染病的传播规律，为疾病防控策略的制定提供了重要的理论支撑。本文将对SIR模型的基本原理、模型假设、改进模型以及其应用进行深入探讨。一、SIR模型的基本原理SIR模型的核心在于对人群动态的微分方程描述。假设在一个封闭的群体中，总人口数为N，其中易感者数量为S，感染者数量为I，康复者数量为R。
传染病建模中SEIR与SIR模型的MATLAB求解及参数估计
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05-10
内容概要：本文详细介绍了SEIR（易感者-暴露者-感染者-康复者）和SIR（易感者-感染者-康复者/死亡者）两种常见传染病模型。文中解释了这两个模型背后的常微分方程组，并展示了如何用MATLAB内置的ode45函数对这些方程...
sir.rar_SIR传染病代码_matlab SIRModel_sir_传染病模型_传染病的代码
07-15
通过运行这个代码，我们可以得到SIR模型的动态图，观察到易感者、感染者和康复者数量随时间变化的趋势，这有助于理解和预测传染病的传播情况。在实际应用中，这些模型可以用来评估不同防疫措施的效果，比如疫苗接种...
传染病模型SEIR/SIR的MATLAB ode45求解与最小二乘法参数估计
04-26
内容概要：本文详细介绍了使用MATLAB的ode45函数求解传染病模型（如SIR和SEIR）的常微分方程组的方法，并讲解了如何应用最小二乘法进行参数估计。文中不仅给出了具体的数学模型和MATLAB代码实现，还讨论了参数估计...
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09-21
传染病模型是一种常用的传播模型，本资源是SIR模型的matlab实现
matlab guide仿真sir模型
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利用matlab中的guide模块动态仿真sir模型，可以通过调整各参量，看各种情况下仿真结果，更清楚地理解、表示sir模型。
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基于SIR模型的疫情发展趋势预测算法matlab仿真
熟悉python,matlab,C,C++,JAVA等
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在实际应用中，SIR模型可以进行多种扩展，如加入潜伏期的SEIR模型（Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered）、考虑出生和死亡的SIRD模型（Susceptible-Infected-Recovered-Dead）等。基于SIR模型的疫情发展趋势预测算法.对新型冠状病毒肺炎的病例增长进行SIR模型拟合分析，并采用模型参数拟合结果对两国的疫情防控力度进行比较。的患者，被隔离之后，感染者不再接触易感人群，丧失传染疾病的能力。而相应的，每日医疗机构会隔离比例为。
【SIR模型】基于matlab GUI SIR模型仿真【含Matlab源码 9005期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
10-30 752
SIR模型仿真 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
sir模型matlab案例_直播案例 | 人群接触网络中的 SIR 疫情模拟
weixin_39956182的博客
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查看本案例完整的数据、代码和报告请登录数据酷客（http://cookdata.cn）案例板块。 快速获取案例链接、直播课件：数据科学人工智能公众号内发送“疫情案例”。https://www.zhihu.com/video/1239240729668898816获取案例链接、直播课件、数据集在本公众号内发送“疫情数据”。如何用网络来表示人之间的接触关系？在接触网络中，如何通过 SIR 模型模拟疫情...
matlab常微分方程在传染病建模中的应用
qingfengxd1的博客
08-02 1298
以病毒传染病为案例，基于传统的研究传染病的三大模型(SIS、 SIR及SIRS模型)深入分析了数学中的微积分在病毒传染中的应用过程。模型的亮点在于，在传统的研究病毒传染SIR模型上新添了自由带菌者，这个参数是病毒扩散的本质来源，本文的实证模型证明，控制病毒的扩散本质上需要控制住自由病毒携带者的病毒扩散。毒传播的模型，传统的理论模型采用的是SIR，在此基础上本文构建了病毒扩散的微积分理论模。本文基于传染病动力学的基础，构建相应的模型，并结合了数学上的微积分及固定性的知识。可以交流、咨询、答疑。...
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