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BA网络-SEIR模拟代码包RAR版

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • SEIR-D模型的MATLAB代码-DESSABNeT：消毒网络
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    本项目提供基于SEIR-D模型的MATLAB代码，用于模拟和分析在DESSABNeT框架下实施消毒措施对传染病传播的影响。 DESSABNeT 是一个用 MATLAB 编写的软件包，它使用基于代理的模拟来研究任何传染病在城市或区域人口中的传播情况。最初的研究集中在澳大利亚城市的 SARS-CoV-2（即 COVID-19）传播模型上。 该软件采用基于代理的建模方法，构建一个人工社会以代表真实世界的人口数据。这些数据包括总人数、年龄分布、家庭结构和工作状态等信息，以及每天的社会交往次数。每个代理都被分配到一个预设的社交网络中，并与其他具有特定关系（如家庭成员或同事）的其他代理相连。 此外，软件还为每位代理人提供了一个预定的时间表，用于确定他们与家人、朋友及同事接触的频率。这些时间表会随着时间推移根据社会限制措施进行调整。疾病传播通过模拟所有代理之间的日常实际接触来建模，这取决于他们的社交网络以及随机形成的小组间的联系。 DESSABNeT 旨在为研究者提供一种工具，以便更好地理解传染病在特定区域内的传播机制，并评估不同政策干预的效果。
     
  • MATLAB中的BA网络生成代码
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    这段简介可以描述为：MATLAB中的BA网络生成代码提供了一种利用Barabasi-Albert模型在MATLAB环境中创建复杂网络的方法。该代码适用于研究和模拟各种网络现象，包括社交网络、互联网结构等。 BA网络生成代码： 从已有的m0个节点的网络开始，采用增长机制与优先连接的机制生成BA无标度网络。 - A ——————返回生成网络的邻接矩阵 - m0：未增长前的网络节点个数； - m：每次引入的新节点时新生成的边数（m<=m0）； - N：增长后的网络规模； - 初始网络时，m0个节点的连接情况： - 1表示都是孤立； - 2表示构成完全图； - 3表示随机连接一些边。 - pp：初始网络情况1、2或3。
     
  • 基于MATLAB的BA无标度网络代码
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    本代码利用MATLAB实现Barabási-Albert模型构建无标度网络，适用于复杂网络理论研究与仿真分析。 生成BA无标度网络的MATLAB代码，适用于学习复杂网络的同学。
     
  • 改良版SEIR模型的Matlab代码.zip
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    本资源提供了一个基于MATLAB编写的改良版SEIR（易感-暴露-感染-恢复）传染病传播模型的代码。相较于经典SEIR模型，此版本引入了更多变量和参数以模拟更加复杂的疫情发展情况，包括人口流动、干预措施效果等关键因素的影响。该模型适用于研究不同防控策略下疾病传播的变化趋势，并为公共卫生决策提供数据支持。 本资源包含基于SEIR模型的新冠肺炎疫情分析Matlab代码及最新的国内疫情数据集。代码已详细备注，具体模型详解请参考本人博客。欢迎大家下载交流，如有不足之处欢迎指正。
     
  • 改良版SEIR模型的MATLAB代码_rezip.zip
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    本资源提供了一个改进的SEIR（易感-暴露-感染-恢复）传染病传播模型的MATLAB实现。此版本加入了新的参数和功能以更精确地模拟疾病动态，适用于流行病学研究与教学。文件包含详细的注释和使用说明文档，帮助用户轻松理解和应用代码。 SEIR模型是流行病学中的一个重要数学工具，用于模拟传染病在人群中的传播过程。它将人口分为四个状态：易感者（S）、暴露者（E）、感染者（I）和康复者（R）。这个模型对于理解并预测疾病传播动态非常有用，尤其是在研究像新冠疫情这样的大规模疫情时。 本资源提供了一个使用MATLAB实现的改进SEIR模型。MATLAB是一款强大的数值计算与编程环境，非常适合进行这种复杂的数学建模工作。代码中包含了详细的注释，帮助用户更好地理解每一步的逻辑和算法细节。通过学习这段代码，我们可以深入了解SEIR模型的工作原理以及如何利用编程语言来模拟这些过程。 SEIR模型的基本假设包括： 1. **易感者(Susceptible)**：这部分人群尚未接触病毒，可以被感染。 2. **暴露者(Exposed)**：已经接触了病毒但还未表现出症状，处于潜伏期。 3. **感染者(Infectious)**：表现出症状，并能够传染给其他人。 4. **康复者(RecoveredRemoved)**：指那些已从疾病中恢复或不幸去世的人群，他们不再参与疾病的传播。 模型通过参数如传染率β、恢复率γ和初始状态比例来描述各状态之间的转换。改进版可能考虑更复杂的影响因素，例如社会隔离措施及疫苗接种等干预手段的作用效果。 在MATLAB代码中，通常会看到以下步骤： 1. **初始化**：设定模型的参数值，包括各个状态下的人口数量、传播速率等。 2. **时间步进**：定义模拟的时间间隔，并通过循环逐步推进整个过程。 3. **状态转移**：计算每个时间点上各状态人口的变化情况。 4. **结果存储**：记录每一步的结果数据，以便于后续的分析和可视化展示。 5. **结果分析**：包括绘制曲线图以观察不同状态下的人口变化趋势、累计病例数及感染峰值等关键指标。 通过学习并运行这个MATLAB代码片段，你不仅能够掌握SEIR模型的基本原理，还能学会如何利用编程技术解决实际问题。如果在使用过程中发现任何潜在的问题或有改进的想法，可以通过社区交流和反馈来共同提高该模型的准确性和实用性。
     
  • BA模型的无标度网络（MATLAB）
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    本项目利用MATLAB实现BA无标度网络模型，模拟并分析复杂网络中的增长与优先连接机制，探究网络结构特性。 无标度网络是一种复杂网络的研究模型，其特性是节点的连接数目遵循幂律分布：大多数节点具有较低的连接数，而少数节点则拥有极高的连接数。BA（Barabási-Albert）模型则是构建这种类型网络的一种典型方法，它由Albert和Barabási于1999年提出，用于模拟现实中“优先连接”或“富者愈富”的现象。 在MATLAB环境中实现BA模型主要涉及以下步骤： 1. **初始化**：设定初始节点数N0以及每次添加的新节点数量m。通常情况下，N0较小（例如4），而m表示新加入的每个节点与现有网络中其他节点相连的数量（如1或2）。 2. **增长过程**：通过迭代的方式逐步增加网络中的节点数目。在每一步操作时，我们都会向现有的网络结构中添加m个新的节点，并让这些新增加的节点根据“优先连接”的原则与其他已存在的旧有节点建立联系。 3. **生成连接**：具体而言，在决定新加入的每个节点与哪个现有节点相连时，选择的概率是基于当前该旧有节点已经拥有的链接数。即概率P(k) = k/∑k（其中k代表某个特定节点的度数，而∑k则是所有已存在节点度数之和）。这使得拥有更高连接数量的老节点更容易被新加入的节点所选中，从而促进了无标度特性的形成。 4. **更新网络**：在每次添加新的节点之后，需要重新计算并记录下当前整个网络的新状态信息，包括但不限于平均度、最大度等统计量值的变化情况。 5. **输出结果**：可以生成可视化的图形表示来直观展示所构建的复杂网络结构。这通常通过矩阵形式（如邻接矩阵或度数矩阵）来实现，并利用MATLAB内置绘图函数进行图像绘制工作，以便于后续分析和理解。 在实际操作中，我们不仅会关注如何建立这样的无标度网络模型本身，还可能对研究该类网络的其他属性感兴趣。例如聚类系数、路径长度以及小世界特性等。通过深入探究这些特征可以帮助我们更好地理解和模拟现实世界的复杂系统（如互联网结构、社交互动模式或生物分子网路）。 总的来说，BA模型为无标度网络的研究提供了一个重要的工具，并且MATLAB环境能够有效地支持这一过程的实现与可视化操作。通过对这种理论框架的学习和应用，我们可以更加深入地理解复杂系统的生成机制及其特征，并将这些知识应用于解决各种实际问题之中。
     
  • 关于复杂网络中ER网络、BA网络、WS网络等的Matlab实现代码
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    本项目提供了使用MATLAB语言编写的复杂网络中经典模型（包括Erdos-Renyi随机图、Barabasi-Albert无标度网及Watts-Strogatz小世界网络）生成算法的代码，适用于学术研究和教育用途。 在复杂网络的研究中，ER模型（随机图）、BA模型（无标度网络）以及WS小世界网络是常用的三种类型。这些模型的Matlab代码可以在相关的学术文献或开源平台上找到，并且可以用于生成相应的网络结构以便进行进一步分析和研究。
     
  • 网络切片模拟.rar
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    本资源为“网络切片模拟”，包含相关理论介绍与实践操作示例，旨在帮助用户理解及掌握5G网络中切片技术的应用与配置方法。适合通信领域研究者和技术人员学习使用。 网络切片仿真涉及在虚拟环境中模拟不同类型的网络服务，以满足特定需求或进行技术研究。这种方法允许开发者、运营商以及研究人员在一个安全且可控的环境下测试各种应用场景和技术方案，而无需依赖真实的物理基础设施。通过这种方式可以有效评估性能指标，并优化资源分配策略，在5G及后续通信标准中尤为重要。