基于MATLAB的SEIR/SEIRS传染病模型仿真与模拟

基于MATLAB的SEIR/SEIRS传染病模型仿真与模拟

传染病模型是研究传染病传播和控制的重要工具。其中，SEIR（Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered）和SEIRS（Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered-Susceptible）模型是常用的传染病模型之一。本文将介绍如何使用MATLAB进行SEIR/SEIRS传染病模型的仿真与模拟，并提供相应的源代码。

传染病模型的基本假设是人群可以分为四个互相转化的状态：易感者（Susceptible）、潜伏者（Exposed）、感染者（Infectious）和康复者（Recovered）。SEIR模型不考虑康复者再次感染的情况，而SEIRS模型考虑了康复者可能再次变为易感者的情况。

首先，我们需要定义传染病模型的参数。以下是一些常用的参数及其含义：

• β（beta）：感染率，表示一个感染者每天将疾病传给易感者的平均人数。
• γ（gamma）：恢复率，表示一个感染者每天恢复的平均比例。
• α（alpha）：潜伏期的倒数，表示一个潜伏者每天成为感染者的平均比例。
• σ（sigma）：康复者再次变为易感者的速率，仅在SEIRS模型中使用。

接下来，我们可以使用MATLAB编写SEIR/SEIRS传染病模型的仿真代码。以下是一个基本的示例：

% 参数设置
beta =