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该文件提供了一个基于SEIRS传染病模型的MATLAB源代码。

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简介:
该资源提供了一个基于SEIRS传染病模型的MATLAB源代码文件,名为“matlab源码.md”。该模型利用SEIRS(S-易感者、E-病原体、I-隔离者、R-康复者)框架来模拟传染病的传播过程。通过分析此源代码,可以深入理解传染病动态模型的构建和实现方法。

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  • 【数学SEIRSMatlab.md
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    本Markdown文档提供了基于SEIRS模型的MATLAB代码,用于模拟和分析传染病在人群中的传播动态。 【数学模型】基于SEIRS传染病模型matlab源码 本段落档介绍了如何使用SEIRS模型进行传染病传播的模拟,并提供了相应的MATLAB代码实现。通过该文档可以深入了解SEIRS模型的工作原理及其在实际问题中的应用,同时能够帮助读者掌握相关编程技巧和建模方法。
  • SIR.rar_SIR__
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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。
  • SEIRMatlab-数学建...
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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。
  • Matlab小世界网络
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    本项目利用MATLAB语言构建小世界网络结构,并在此基础上模拟传染病传播过程,提供详细的代码实现和分析。 小世界网络Matlab代码实现了一个传染病模型,并且能够自动生成图表。该代码经过测试可以正常运行。只需点击运行即可使用。
  • MATLABSEIR预测软及说明档和
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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。
  • MATLAB编程
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    本项目基于MATLAB平台,实现传统传染病(如SIR、SEIR)模型的编程与仿真,探讨不同参数对疫情传播的影响。 该程序为传染病建模的随机微分差分方程的MATLAB代码。
  • MATLAB.pdf
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    本PDF文档深入探讨了利用MATLAB软件进行传染病传播建模的方法和技术,分析不同参数对疫情发展的影响。适合科研人员和学生参考学习。 《matlab传染病模型.pdf》介绍了如何使用MATLAB软件构建和分析传染病传播的数学模型。该文档详细阐述了不同类型的流行病学模型及其在MATLAB中的实现方法,并提供了相关的代码示例,帮助读者理解和模拟疾病传播过程。此外,还讨论了一些重要的参数以及这些参数对模型预测结果的影响。
  • MATLAB
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    本文章介绍了如何利用MATLAB软件建立和分析传染病传播模型。通过数学建模的方法探讨了不同条件下的疫情发展趋势与控制策略。适合对流行病学及数据模拟感兴趣的读者学习参考。 我们建立了传染病模型的SI、SIR 和 SIS 模型,并包含了代码过程及Matlab截图。
  • MATLAB
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    本项目利用MATLAB编程实现传染病传播的动力学模型,分析不同参数对疫情发展的影响,为防控策略提供理论支持。 生物数学传染病模型的MATLAB代码包括计算无病平衡点和地方病平衡点稳定性的代码。
  • 含脉冲免疫策略SEIRS研究(2013年)
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    本研究探讨了在SEIRS模型中融入脉冲免疫策略对传染病传播的影响,旨在通过周期性疫苗接种优化群体免疫力,控制疾病扩散。 研究了具有一般Logistic死亡率和标准传染率的SEIRS传染病模型的动力学行为。利用Floquet乘子理论和脉冲微分系统比较定理,证明了无病周期解的存在性和全局渐近稳定性,并获得了临界值τ0和θ0;通过Matlab数值模拟发现当τ>τ0或θ时,相关结论成立。