SEIR病毒传染模型的NetLogo模拟。-ITADN社区

SEIR病毒传播的NetLogo仿真模型

优质

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传染病模型的Matlab代码-传染病数学建模...

优质

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模型改进的MCMC传染病模型-Matlab应用

优质

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。

使用NetLogo模拟软件的无标度网络病毒传播模型.nlogo

优质

本研究利用NetLogo仿真平台构建了无标度网络上的病毒传播模型，旨在探索不同条件下病毒扩散规律及控制策略。整合模型库中的Preferential Attachment 模型和病毒传播模型，以实现无标度网络下的病毒传播模拟。

MATLAB传染病模拟模型.zip

优质

该资源包包含使用MATLAB编写的传染病传播模型代码，可用于研究和教学目的，帮助理解不同防控措施对疫情的影响。在传染病建模领域，SIR模型是一种广泛应用的理论框架，用于理解疾病的传播动态。这个MATLAB压缩包提供了基于SIR模型的代码实现，包括SI、SIS和更全面的SIR模型，帮助我们分析传染病如何在人群中的传播。我们将深入探讨这些模型及其在MATLAB中的实现。SIR模型（易感者-感染者-康复者模型）将人群分为三个类别：易感者(S)、感染者(I)和康复者(R)。易感者可以被感染，感染者会传播疾病，而康复者则不再具有传染性。该模型通过微分方程描述这三个群体随着时间的变化情况。在MATLAB中，通常使用ode45函数来解决这种常微分方程组。代码定义各个群体的初始数量、疾病传播参数（如感染率β和康复率γ），并设置时间范围后调用ode45求解这些方程。 1. SI模型：在这个模型中，只有易感者和感染者两个群体，并无康复者的概念；感染者可能会死亡或长期携带病毒。MATLAB代码将描述S和I的数量随时间变化及其相互作用。 2. SIR模型：是最基本的模型，包括易感者、感染者和康复者。感染者会恢复并获得免疫力，不再传播疾病。该模型通过计算这三个群体数量的变化以及它们之间转换速率来工作。 3. SIS模型：与SIR类似但康复者不具有长期免疫性，并可再次成为易感者；这使得疾病能在人群中持续循环。 MATLAB代码可能展示了模拟结果的曲线图，包括不同参数变化对模型的影响。通过调整这些参数，我们可以分析各种防疫策略（如社交距离、疫苗接种率）如何影响疾病的传播模式。为了进一步了解这个模型，可以解压文件查看源代码和截图。代码中包含详细的注释解释了每一步操作的目的及其背后的数学原理。学习并运行这些代码能够帮助你探索传染病建模的复杂性和实际应用，并为理解和预测疾病传播提供有力工具。

MATLAB传染病模拟模型.rar

优质

本资源包含一个使用MATLAB编写的传染病传播模型，用于研究和教学目的。该模型帮助用户理解不同参数变化对疫情发展的影响。《MATLAB在传染病模型中的应用》 MATLAB（矩阵实验室）是一种强大的数学计算软件，在科研、工程及教育领域得到广泛应用。它因具有优秀的数值计算能力、图形化界面以及丰富的工具箱而在传染病模型研究中备受青睐。本段落将深入探讨MATLAB在构建和分析传染病模型方面的关键作用。一、传染病模型基础传染病模型用于理解和预测疾病在人群中的传播趋势，其中经典的SIR（易感-感染-康复）模型最为人熟知。该模型将人口分为三个状态：未感染者（S）、感染者（I）及已恢复者（R）。MATLAB可以帮助我们构建这些模型，并通过调整参数如传染率和康复率来模拟疾病扩散的可能性。二、MATLAB编程基础在MATLAB中，利用脚本或函数编写传染病模型代码。首先定义初始状态数量以及疾病的传播与恢复速率等基本参数；接着建立描述各状态随时间变化的微分方程组。使用MATLAB内置的ode45函数可以高效地求解这类常微分方程（ODE）系统。三、数值求解及仿真 MATLAB中的ode45基于五阶龙格-库塔方法，适用于非线性且高维的微分方程问题。在传染病模型中，我们使用此工具来解析SIR系统的微分方程，并通过设定时间范围和步长获得不同状态变量随时间变化的趋势图。这有助于直观理解模型行为。四、数据可视化 MATLAB拥有强大的绘图功能，使得将复杂的数据转化为易于理解的图表变得简单。借助plot、semilogy或loglog等函数可以绘制出SIR各状态随时间的变化曲线以及参数敏感性分析的结果图形。此外，通过legend、title和xlabel等功能添加适当的标签与注释可以使图像更具说明力。五、模型参数敏感度分析传染病预测结果通常依赖于特定的输入参数选择。MATLAB提供了诸如pilot函数和odeparam等工具来进行系统的扫描测试及灵敏度评估，以确定哪些变量对整体模型输出具有显著影响。六、实际应用与扩展除了基础的SIR模型外，MATLAB还能处理更加复杂的传染病传播模式，例如SEIR（易感-暴露-感染-康复）或包含死亡率因素在内的SEIRD等更细致地模拟现实世界中疾病动态变化情况。通过引入额外的状态变量和调整参数值来实现对真实场景下疾病的精确建模。综上所述，MATLAB为构建、分析及可视化传染病模型提供了一整套解决方案。掌握其应用有助于科研人员与学生更好地理解和预测传染病传播趋势，并能为此类公共卫生决策过程提供科学依据。

SEIR传染病模型的MATLAB代码 - Summer Project 2020 (Tiainen)

优质

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。

Python代码实现的传染病SEIR传播动力模型

优质

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。

SIRS.rar_SIRS模型详解_sirs模型_传染病_sirs传染病模型

优质

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。

SIR.rar_SIR模型源代码_传染病建模_传染病模型

优质

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。

是否确定退出登录?

SEIR病毒传染模型的NetLogo模拟。

全部评论 (0)