利用SEIR模型与MCMC算法进行疫苗接种情景模拟（附Python代码）
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简介：
本研究运用SEIR数学模型结合MCMC算法，通过Python编程实现不同疫苗接种率下的疫情传播仿真分析。
基于SEIR传染病模型与MCMC马尔可夫链蒙特卡洛算法的疫苗接种场景模拟（Python完整源码）
1. 导入数据集。
2. 计算7天移动平均线。
3. 为地块创建日历。
4. 若需要，进行流行率数据拟合过程以找到函数p1。
5. 特别适用于瑞典：通过拟合过程来确定描述行为的函数p2。
6. 基于SEIR模型构建ODE系统，并引入社交互动逐步变化函数。
7. 求解上述ODE系统的数值解并进行模拟，涵盖三种不同的社交场景（累计病例、每日新发病例、死亡人数及ICU和医院占用情况）。
8. 计算不同波次的似然函数。
9. 使用并行MCMC算法执行参数估计，并通过格尔曼-鲁宾诊断评估收敛性。
10. 绘制二维密度图与折叠变化图以展示模型结果。
11. 疫苗接种部分：模拟不同的疫苗接种策略，包括各种场景下的群体免疫效果。具体而言：
- 四月份的群体免疫热图
- 随时间推移的群体免疫动态演变
以上步骤利用Python编程语言实现，旨在通过综合分析来评估不同条件下疫情的发展趋势和潜在影响，并为公共卫生决策提供科学依据。
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