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SEIR模型改进的MCMC传染病模型-Matlab应用

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • MATLAB传染病模型.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中的传染病模型
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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中的传染病模型
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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。
     
  • SIR.rar_SIR模型源代码_传染病建模_传染病模型
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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。
     
  • MATLAB传染病模拟模型.zip
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    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。