基于MATLAB的SEIR模型传染病预测软件及说明文档和源代码

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简介：
本作品为一款基于MATLAB开发的SEIR模型传染病预测工具，内含详尽的操作指南、说明文档以及完整开源的源代码。该资源内项目源码是个人的课程设计作业，代码已经过测试且运行成功，请放心下载使用！答辩评审平均分达到94.5分。 1、所有上传的项目代码都经过了严格的测试并确认功能正常后才进行发布，您可以安心下载和使用。 2、本项目适用于计算机相关专业的在校学生（如计科、人工智能、通信工程等）、教师以及企业员工的学习参考。同时适合编程新手进阶学习，也可作为毕业设计项目或课程作业的参考资料。 3、如果您有一定的基础，在此基础上可以进一步修改和完善代码以实现更多功能，同样可用于学术研究和实际工作中的演示。下载后请先查看README.md文件（如果有），仅供个人学习使用，请勿用于商业目的。

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基于MATLAB的SEIR模型传染病预测软件及说明文档和源代码

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本作品为一款基于MATLAB开发的SEIR模型传染病预测工具，内含详尽的操作指南、说明文档以及完整开源的源代码。该资源内项目源码是个人的课程设计作业，代码已经过测试且运行成功，请放心下载使用！答辩评审平均分达到94.5分。 1、所有上传的项目代码都经过了严格的测试并确认功能正常后才进行发布，您可以安心下载和使用。 2、本项目适用于计算机相关专业的在校学生（如计科、人工智能、通信工程等）、教师以及企业员工的学习参考。同时适合编程新手进阶学习，也可作为毕业设计项目或课程作业的参考资料。 3、如果您有一定的基础，在此基础上可以进一步修改和完善代码以实现更多功能，同样可用于学术研究和实际工作中的演示。下载后请先查看README.md文件（如果有），仅供个人学习使用，请勿用于商业目的。

SEIR传染病模型的Matlab代码-传染病数学建模...

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本文提供了一套基于MATLAB编写的SEIR（易感、暴露、感染、恢复）传染病模型代码。此代码可用于模拟和分析不同条件下传染病传播的过程，为研究者和学生提供了便利的学习工具与研究基础。 SEIR传染病模型适用于课堂疾病流行模拟活动，“握手”疾病是一种通过握手传播的模拟病种。在这个项目中，我将使用普通微分方程（ODE）对“握手”疾病的进展进行建模，并研究经典SIR模型与SEIR模型对于该疾病的描述程度，同时探索可能更适合此情境的变体模型。这包括数学建模、求解ODE以及利用MATLAB进行模型拟合的工作。

基于SEIR模型的传染病预测软件设计与实现.zip

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本项目旨在开发一款基于SEIR模型的传染病预测软件，用于模拟和预测疫情发展趋势。通过分析不同防控措施下的感染情况，为公共卫生决策提供支持。资源包含文件：设计报告word+MATLAB源码页面主要分为4个区域： 1. 曲线显示区：展示模型预测的不同人群数量随时间变化的曲线。 2. 模型初始化和预防参数设定区：用于设置初始参数（包括健康人数S、潜伏期人数E、发病人数I及康复人数R），以及单位时间内的人际接触频率r和个人防护率p。 3. 传染病特征参数设定区：调整每次接触导致感染的概率，从潜伏状态发展到病发阶段的速率，治愈概率和致死概率等关键指标。 4. 绘图控制区：负责绘图操作、基本参数设置、坐标轴范围定义及选择绘制对象的人数。

基于SEIR模型的传染病预测软件开发研究报告.zip

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本报告探讨了基于SEIR模型的传染病预测软件的研发过程与成果。通过数学建模和算法优化，该软件旨在提高对流行病传播趋势的预测准确性，并为公共卫生决策提供数据支持。报告详细分析了模型的有效性及应用前景。 App页面主要分为四个区域：曲线显示区、模型初始化及预防参数设定区、传染病特征参数设定区以及绘图控制区。 1. 曲线显示区展示的是不同人数随时间变化的预测曲线。 2. 模型初始化和预防参数设定区内，用户可以设置初始值（包括健康人群S的数量、潜伏期E的人数、发病I的人数及康复R的人数），同时还可以调整单位时间内接触次数r和个人防护率p等关键变量。 3. 传染病特征参数设定区允许用户输入每次接触导致感染的概率、从潜伏阶段进展到疾病发作的转换概率、治愈以及死亡发生的相应几率，从而更加精确地模拟疫情发展过程中的各种情形。 4. 绘图控制区则提供了一系列工具来帮助用户更好地管理和定制他们的图表。具体来说，它支持调整绘图的基本参数和坐标轴范围，并能够选择要绘制的人群类别。使用说明： - 曲线显示区与绘图控制区的结合使模型预测结果可视化变得直观易懂。 - 在曲线显示区内可查看到不同人群数量随时间变化的趋势； - 绘图控制区域则提供了对图表细节进行个性化调整的功能，包括基本参数设定、坐标轴范围定义以及选择特定群体的数据点来进行图形表示。

SEIR传染病模型（含Matlab完整源码及数据）

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本资源提供SEIR传染病模型详解与MATLAB实现代码，内附测试数据。适合研究流行病学、疫情预测和防控策略制定者使用。 SEIR模型是一种常见的传染病传播模型，用于描述人群感染某种传染病的过程。该模型将人群划分为四个互相转化的状态：易感者（Susceptible，S）指还没有感染病毒的人群，但是有可能被感染；潜伏期者（Exposed，E）指已经感染了病毒但尚未出现症状的人群；感染者（Infectious，I）指已感染并且有症状的群体，并且可以传染给其他人；康复者（Recovered，R）指的是从疾病中恢复过来并具有免疫力、不会再次被该病毒感染的人群。

SEIR传染病模型的MATLAB代码 - Summer Project 2020 (Tiainen)

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这段简介描述的是一个在2020年夏天完成的研究项目，该项目基于SEIR（易感-暴露-感染-恢复）模型开发了用于流行病学分析的MATLAB代码。此代码由研究者Tiainen编写，为理解传染病传播动力学提供了有价值的工具和见解。 SEIR传染病模型项目2020介绍该存储库包含一个简单的模拟以及一些探索性代码，以配合有关狄拉克型流行病的理论结果（在其他地方）。两个主要部分是： 1. 用R编写的代码用于生成具有不同参数和假设的流行病。所有代码都是使用iGraph包编写，并受到文献[2,3]中的启发。 2. 在/R0目录中，有Matlab代码用于探索示例1.4.5。这些文件包括功能和一个示例文件供您进行技术细节及运行方面的研究。 R代码仅依赖于两个非标准程序包：iGraph（在某些探索性代码部分使用）以及“collection”（请参阅参考资料）。使用的R版本为3.6.1，但较早的版本可能也能满足需求。Matlab是用R2020a版本编写，并且利用了Symbolic Math Toolbox中的vpasolve函数。对于SEIR模型，我们通过假设个体在随机时间点具有传染性来对流行病的行为（或类似俱乐部访问等事件）进行建模。也就是说，在任何给定的时间，指示符变量属于两种类型之一：表示未感染状态和已感染但尚未传播的状态。因此，受感染者在一段时间内保持感染状态，之后他们将不再具备传染能力并结束其感染期。

SEIR模型改进的MCMC传染病模型-Matlab应用

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本研究基于SEIR模型，引入马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法进行参数估计与预测，并利用Matlab实现算法优化及模拟分析。使用SEIR及其改进模型来估计传染病的参数。

Python代码实现的传染病SEIR传播动力模型

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本作品构建了一个基于Python编程语言的SEIR（易感-暴露-感染-恢复）模型，用于模拟和预测传染病在人群中的传播过程。通过调整参数，可以分析不同防控措施对疫情发展的影响。代码建立了一个传染病SEIR传播动力模型，通过调整参数可以有效模拟不同情况下的传染病传播，并进行了可视化展示，以便直观观察其变化过程。

SIR.rar_SIR模型源代码_传染病建模_传染病模型

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本资源提供了SIR模型的源代码，适用于传染病传播过程的数学模拟和分析。通过该模型可以研究不同防控策略对疫情扩散的影响。美国大学生建模大赛二等奖作品是一个关于传染病模型的研究项目，该项目基于SIR（易感-感染-恢复）模型进行分析，并提供了相应的源代码。

基于SEIR传染病动力学模型与LSTM神经网络的新冠肺炎预测Python代码（含详尽注释及项目文档）.zip

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本项目提供一个结合SEIR模型和LSTM神经网络预测新冠病毒传播趋势的Python实现，附有详细注释和项目文档。该项目代码已通过验证并确保稳定可靠运行，欢迎下载使用。本项目主要面向计算机相关专业的在校学生、专业教师或企业员工，包括但不限于计算机科学（计科）、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程及物联网等领域。该资源具有丰富的拓展性，适用于不同层次的学习需求。它不仅适合初学者作为入门级学习材料，也适合作为毕业设计项目的一部分或是课程作业的参考案例。我们鼓励用户在此基础上进行二次开发，并在使用过程中积极反馈遇到的问题或提出改进建议。希望每位使用者能在该项目中找到乐趣和灵感，并欢迎大家分享您的经验和见解！【资源说明】本项目利用SEIR传染病动力学模型以及LSTM神经网络技术，实现了对2019新型冠状病毒肺炎（COVID-19）的预测。通过调整接触率来模拟不同的防控措施的效果。此外，该项目还使用了LSTM算法进行一定程度的数据预测：输入前三天的数据后可以预测第四天的情况，并计划进一步改进模型以优化输入输出序列长度及加入干预值作为额外参数，从而提高整体预测精度。