广义SEIR流行病模型（拟合与计算）：含时变死亡率及恢复率的扩展SEIR模型的数值模拟-MATLAB开发

简介：
本项目基于MATLAB开发，通过构建含有时变死亡率和恢复率的广义SEIR模型，进行疫情传播的数值模拟分析。 数值实现了具有七个状态的广义SEIR模型。除了依赖于函数“lsqcurvfit”的拟合之外，实现是从头开始的，因此可能与参考文献[2]中使用的有所不同。这个Matlab实现还包括一些主要差异：死亡率和康复率是时间的分析和经验函数。这种时间依赖性的想法在于随着时间推移，这些比率应趋于稳定值。如果保持不变，则可能导致死亡人数过高估计的情况。此外，并未对出生与自然死亡进行建模；这意味着总人口（包括死例）将维持恒定水平。 本实现包含： - 函数SEIQRDP.m用于模拟感染、康复和死亡案例的时间历史记录及其他事件。 - 函数fit_SEIQRDP.m，使用最小二乘法估计SEIQRDP.m中使用的八个参数。 需要注意的是参考文献[2]是一篇预印本段落献，并未经过同行评审；因此我无法对其质量作出评判。