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基于年龄结构的SEIR流行病模型

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简介：
本研究构建了一个基于年龄分层的SEIR（易感-暴露-感染-恢复）流行病学模型，旨在分析不同年龄段人口在疾病传播中的作用及影响。该模型能够细致地模拟疫情在各年龄段间的动态变化，并为制定精准防疫策略提供科学依据。 本段落探讨了一种包含年龄结构的SEIR流行病模型，该模型由一组非线性偏微分方程构成。通过运用有界线性算子的C0-半群理论及其非线性扰动方法，证明了此方程组存在唯一的非负解。

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  • 基于年龄结构的SEIR流行病模型
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    本研究构建了一个基于年龄分层的SEIR（易感-暴露-感染-恢复）流行病学模型，旨在分析不同年龄段人口在疾病传播中的作用及影响。该模型能够细致地模拟疫情在各年龄段间的动态变化，并为制定精准防疫策略提供科学依据。 本段落探讨了一种包含年龄结构的SEIR流行病模型，该模型由一组非线性偏微分方程构成。通过运用有界线性算子的C0-半群理论及其非线性扰动方法，证明了此方程组存在唯一的非负解。
     
  • 广义SEIR流行病模型的拟合与计算（源码）- SEIR
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    本项目提供了一种基于广义SEIR模型的流行病传播模拟工具及源代码，用于疾病传播动态的建模和分析。 SEIR：广义的SEIR流行病模型（拟合和计算）
     
  • SEIR模型在流行病学中的应用分析
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    本研究探讨了SEIR（易感-暴露-感染-移除）模型在流行病学中的应用，通过数学建模方法分析传染病传播机制和预测疫情发展趋势。 在流行病学研究中，SEIR模型是一种常用的数学工具，用于描述传染病的传播过程。该模型将人群分为四个不同的状态：易感（Susceptible）、暴露（Exposed）、感染（Infected）和移除（Removed），通过这四个阶段来模拟疾病的发展趋势及其控制措施的效果。
     
  • SEIR病毒传播的NetLogo仿真模型
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    本研究构建了一个基于NetLogo平台的SEIR（易感-暴露-感染-恢复）模型，用于模拟和分析不同参数下病毒的传播动态与控制策略效果。 NetLogo模拟SEIR病毒传染模型，默认情况下E状态个体不具备传染性，R状态的个体不会再被感染，并且可以记录数量变化的情况。
     
  • 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-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。
     
  • 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
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    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。
     
  • 含连续接种的时滞SEIR传染病模型研究（2013年）
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    本研究于2013年探讨了包含连续疫苗接种策略及潜伏期因素的时滞SEIR模型，分析其在控制传染病传播中的应用与效果。 针对具有预防接种且疫苗有一定有效期的总人口变化情况下的SEIR传染病模型，本段落以有效接触率β为参数进行了Hopf分支存在性分析。结果显示，在接触率β较小的情况下，系统正平衡点保持稳定性；然而当β超过某一临界值β0时，系统的正平衡点失去稳定性，并在该临界值处产生Hopf分支现象。此外，通过应用中心流形理论和规范型方法，本段落还探讨了此情况下周期解的分支方向及其稳定性的条件。
     
  • SEIRSPlus: SEIRS流行病学模型
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    SEIRSPlus是一款先进的SEIRS流行病学模型软件工具，用于模拟和预测传染病传播动态及评估防控策略效果。 增强型SEIRS+（E-SEIRS+）：此模型旨在简化现有开源流行病学模型的参数选择过程，同时保持其有效性，并为通用建模人员提供支持。通过使用LocaleDB数据库，该模型能够自动进行验证、不确定性量化和敏感性分析等功能，以更好地适应COVID-19大流行的需要。 2020年12月的世界建模师演习中，我们的埃塞俄比亚合作伙伴提出了一项需求，在CauseMos中应用一种预测模型来应对疫情。这项工作旨在通过采用易于获取的数据来优化SEIRS+模型的参数选择过程，以满足这一需求。此外，我们还评估了ASKE结构化数据项目LocaleDB在自动化模型评价方面的适用性。 SEIR模型是一种开源隔间式流行病学标准实现方式，将人群划分为易感（S）、暴露（E）、感染（I）、康复（R）和死亡（F）等几个不同的状态。
     
  • 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。