基于SIRV的疫情发展趋势预测算法的MATLAB仿真

基于SIRV的疫情发展趋势预测算法的MATLAB仿真

在当前全球范围内爆发的疫情中，对疫情的发展趋势进行准确预测对于公共卫生管理和决策制定至关重要。基于SIRV（Susceptible-Infectious-Recovered-Vaccinated）模型的疫情发展趋势预测算法提供了一种有效的方式来模拟和预测疫情的演变。本文将介绍如何使用MATLAB进行基于SIRV模型的疫情发展趋势预测的仿真，并提供相应的源代码。

SIRV模型是一种基本的流行病学模型，它将人群划分为四个互相转换的状态：易感者（Susceptible）、感染者（Infectious）、康复者（Recovered）和接种者（Vaccinated）。这个模型假设人群中的每个个体都只会在这四种状态之间进行转换，并且假设人群是封闭的，即没有新的人口进入或离开。

以下是基于SIRV模型的疫情发展趋势预测算法的MATLAB代码：

% 设置参数
beta = 0.5;  % 感染率
gamma = 0.1;