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SEIR模型及其流行病模拟（包括拟合和计算）-源代码。

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简介：
SEIR模型，即广义SEIR流行病模型，能够用于对传染病传播进行精确的拟合分析，并提供强大的计算能力，从而更好地理解和预测疾病的动态演变过程。

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  • 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）
     
  • 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。
     
  • BA网络-SEIR模拟代码包RAR版
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    本RAR版资源包包含了基于BA无标度网络模型与SEIR传染病模型相融合的计算机模拟代码，旨在研究复杂网络环境下疾病传播特性及防控策略效果。 这是一份非常实用的 Python 病毒仿真模拟教程，适合有 Python 基础、系统工程以及病毒仿真相关大作业需求的同学使用。
     
  • Matlab代码Cox模型拟合-R：模型拟合
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    本资源提供利用MATLAB实现Cox比例风险模型的代码，适用于生存分析中的数据拟合与模型评估。通过R语言接口增强功能，便于科研和数据分析人员使用。 这是我为客户、同事或我自己编写的各种R和其他代码的地方，用于学习和演示。 尽管许多成熟的R包可以轻松实现大多数功能，但我仍尝试将一些注释良好且概念清晰的代码组合在一起以从头开始构建。 通常使用这些程序包提供示例来比较结果。 最近，我一般创建某种类型的文档而不是标准的*.R文件，因此您也可以检出该存储库。 模型拟合 与各种型号的拟合相关的代码： 一因素随机效应、二因素随机效应... 贝叶斯（主要是斯坦） 具有beta响应的混合模型等 SC和TR 仓库的这一部分已被弃用，但曾经是“短期课程”和“技术报告”的一部分。 请改为查看信息库或转到网站的相关部分，在其中可以找到成品。 其他 一些随机的小项目： FizzBuzz测试、递归地反转字符串、递归换行等。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 利用SEIR模型与MCMC算法进行疫苗接种情景模拟（附Python代码）
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    本研究运用SEIR数学模型结合MCMC算法，通过Python编程实现不同疫苗接种率下的疫情传播仿真分析。 基于SEIR传染病模型与MCMC马尔可夫链蒙特卡洛算法的疫苗接种场景模拟（Python完整源码） 1. 导入数据集。 2. 计算7天移动平均线。 3. 为地块创建日历。 4. 若需要，进行流行率数据拟合过程以找到函数p1。 5. 特别适用于瑞典：通过拟合过程来确定描述行为的函数p2。 6. 基于SEIR模型构建ODE系统，并引入社交互动逐步变化函数。 7. 求解上述ODE系统的数值解并进行模拟，涵盖三种不同的社交场景（累计病例、每日新发病例、死亡人数及ICU和医院占用情况）。 8. 计算不同波次的似然函数。 9. 使用并行MCMC算法执行参数估计，并通过格尔曼-鲁宾诊断评估收敛性。 10. 绘制二维密度图与折叠变化图以展示模型结果。 11. 疫苗接种部分：模拟不同的疫苗接种策略，包括各种场景下的群体免疫效果。具体而言： - 四月份的群体免疫热图 - 随时间推移的群体免疫动态演变 以上步骤利用Python编程语言实现，旨在通过综合分析来评估不同条件下疫情的发展趋势和潜在影响，并为公共卫生决策提供科学依据。
     
  • 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。
     
  • 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模型代码.rar
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    这段资料包含了基于SEIR（易感-暴露-感染-恢复）模型的代码资源。适用于流行病学研究和传染病传播模拟分析。 此为本人SEIR模型博客对应的代码。