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包含治疗因素的SEIR传染病动力学模型研究（2012年）

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简介：
本研究针对传染病传播机制，构建了包含治疗因素的SEIR模型，分析了不同治疗策略对疾病流行的影响，为疫情防控提供理论依据。发表于2012年。 我们研究了一类带有治疗项的SEIR动力学模型，在该模型中，治疗率与感染者数量之间存在一定的比例关系。通过分析得出了决定疾病灭绝或持续生存的基本再生数R0，并给出了不同条件下各类平衡点存在的条件阈值，进而判断了这些平衡点的稳定性。

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  • 包含治疗因素的SEIR传染病动力学模型研究（2012年）
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    本研究针对传染病传播机制，构建了包含治疗因素的SEIR模型，分析了不同治疗策略对疾病流行的影响，为疫情防控提供理论依据。发表于2012年。 我们研究了一类带有治疗项的SEIR动力学模型，在该模型中，治疗率与感染者数量之间存在一定的比例关系。通过分析得出了决定疾病灭绝或持续生存的基本再生数R0，并给出了不同条件下各类平衡点存在的条件阈值，进而判断了这些平衡点的稳定性。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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（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。
     
  • 关于含脉冲免疫策略的SEIRS传染病模型研究（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。
     
  • 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。