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基于SEIR模型的传染病预测软件设计与实现.zip

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 新冠传染病模型的时间预测
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    本研究聚焦于开发和应用数学模型来预测新冠病毒传播的时间趋势，旨在为公共卫生决策提供科学依据。 传染病模型在信息技术领域尤其是公共卫生与数据分析方面扮演着重要角色，帮助我们理解并预测疾病的传播模式。本段落特别关注利用MATLAB进行针对新冠疫情（COVID-19）的传染病模型时间预测研究。 MATLAB是一款强大的数学计算软件，在科学计算、工程学等领域有着广泛应用。构建基于MATLAB的传染病模型时，通常采用SIR（易感者-感染者-康复者）、SEIR（易感者-暴露者-感染者-康复者）等基础或复杂变种模型来模拟疾病传播过程。 对于新冠病毒的研究中，关键参数包括基本再生数(R0)、感染率和恢复率。同时还需要考虑政府和社会的干预措施对这些参数的影响，例如社交隔离政策、口罩使用以及疫苗接种计划等。 在MATLAB中的编程步骤大致如下： 1. **定义模型方程**：编写描述疾病传播动态的微分方程组。 2. **设定初始条件和参数值**：指定易感者、感染者及康复者的数量，确定R0、感染率等相关数值。 3. **求解微分方程式**：使用MATLAB内置函数如ode45来计算非线性微分方程的数值解法，并跟踪随时间变化的人群状态。 4. **数据拟合与优化**：如果已有实际疫情统计数据，可以借助MATLAB的优化工具箱对模型参数进行估计，使预测结果更接近实际情况。 5. **未来趋势分析**：基于经过校准后的模型对未来情况进行预测，评估不同防控策略的效果。 6. **可视化展示**：利用强大的图形界面功能绘制感染者数量随时间变化的趋势图等图表，为决策者提供直观的支持信息。 7. **敏感性分析**：通过调整特定参数值来观察对整体结果的影响程度，从而识别出影响模型预测的关键因素。 在预测模型文件中可能包含实现上述步骤的MATLAB代码。这些代码包括定义模型方程、设置初始状态和参数、求解微分方程式以及处理数据并展示结果等部分。通过学习和理解这些示例程序，可以进一步掌握如何使用MATLAB进行传染病传播建模及预测。 总之，利用MATLAB开展传染病模型研究是跨学科合作的重要领域之一，结合了数学建模、数值计算、数据分析与生物统计等多个方面的能力。这不仅有助于我们更深入地了解疫情的发展趋势，也为公共卫生政策的制定提供了科学依据。
     
  • 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。
     
  • SIRS.rar_SIRS模型详解_sirs模型_传染病_sirs传染病模型
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    本资源深入解析SIRS（易感-感染-移除-易感）模型，探讨其在传染病传播中的应用。适合研究者和学生了解人口动态与疾病控制策略。 使用SIRS模型进行传染病的蒙特卡罗仿真可以得到与求解微分方程数值结果相近的结果。