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2DCT:二维污染传输模型的MATLAB GUI实现

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简介:
2DCT是一款基于MATLAB平台开发的用户图形界面工具,专门用于实现二维污染传输模型的模拟和分析。该软件为环境科学领域的研究人员提供了强大的研究支持。 二维污染物运输GUI(2DCT)是基于现有的分析解决方案开发的工具,用于模拟饱和土壤层中的二维污染物传输过程。该计算机程序针对脉冲源进行了设计,包括考虑对流、弥散输运以及吸附等因素的影响。脉冲源可以理解为从容器中短暂溢出的情况。通过此模拟可以获得不同时间和距离下污染物浓度分布的信息。 GUI的主要功能是收集问题的输入参数,并计算指定位置和时间点上的污染物浓度值。用户能够针对特定地点或沿某一轴线绘制随时间变化的浓度曲线图,同时还可以生成动画帧序列以便于观察动态过程的变化情况。此外,提供了多种导出选项以方便分享分析结果。 为了确保数据的有效性和准确性,“montecarlo.m”模块被添加进来用于进行蒙特卡罗模拟,以此来评估预测参数不确定性对最终污染物浓度估计值的影响程度。所有输入字段均经过了验证和异常处理步骤的优化设计。

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客服
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  • 2DCTMATLAB GUI
    优质
    2DCT是一款基于MATLAB平台开发的用户图形界面工具,专门用于实现二维污染传输模型的模拟和分析。该软件为环境科学领域的研究人员提供了强大的研究支持。 二维污染物运输GUI(2DCT)是基于现有的分析解决方案开发的工具,用于模拟饱和土壤层中的二维污染物传输过程。该计算机程序针对脉冲源进行了设计,包括考虑对流、弥散输运以及吸附等因素的影响。脉冲源可以理解为从容器中短暂溢出的情况。通过此模拟可以获得不同时间和距离下污染物浓度分布的信息。 GUI的主要功能是收集问题的输入参数,并计算指定位置和时间点上的污染物浓度值。用户能够针对特定地点或沿某一轴线绘制随时间变化的浓度曲线图,同时还可以生成动画帧序列以便于观察动态过程的变化情况。此外,提供了多种导出选项以方便分享分析结果。 为了确保数据的有效性和准确性,“montecarlo.m”模块被添加进来用于进行蒙特卡罗模拟,以此来评估预测参数不确定性对最终污染物浓度估计值的影响程度。所有输入字段均经过了验证和异常处理步骤的优化设计。
  • PMF源解析
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    PMF污染源解析模型是一种统计学方法,用于识别和量化大气中多种污染物来源,帮助环境科学家评估空气质量并制定改善策略。 PMF污染物源解析模式可以用于识别污染来源并分析其贡献程度。
  • SWAT非点源
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    SWAT(Soil and Water Assessment Tool)是非点源污染评估的重要工具,用于模拟流域尺度上的水文过程及农业活动中污染物传输。 SWAT的非点源污染模拟涉及使用水文模型来评估和预测农业活动对水质的影响。这种方法能够帮助研究人员和决策者更好地理解污染物从农田流入河流、湖泊等水体的过程,从而制定更有效的环境保护策略。
  • MATLAB
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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
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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。
  • MATLAB.pdf
    优质
    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。
  • SIRMatlab-SIR_simulation:网络中SIR仿真
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    SIR_simulation项目使用Matlab实现了经典的SIR传染病模型,用于模拟和分析网络环境下疾病的传播过程及其动态特性。 SIR传染模型的Matlab代码实现了基于网络结构的易感感染恢复(SIR)模型模拟。该代码接受任意网络形式的邻接矩阵,并执行SIR传染过程的仿真,用户可以设定初始节点、传播速率以及康复率等参数。这是一个代理基础的模拟程序,允许观察系统在每个时间步上的变化情况。主文件为sir_simulation.m,需配合使用辅助函数sir_infection_step.m和sir_recovery_step.m进行运行,并提供了一个示例文件example.m来演示如何加载测试网络test_network.txt并执行仿真过程。
  • SEIRMatlab代码-病数学建...
    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。
  • MATLAB.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。
  • MATLAB.rar
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