SEIR模型Matlab代码的优化版本。

简介：
该文档包含一系列基于SEIR模型的算法代码，以及相应的Python实现，同时还提供了Si、sir、sis等代码片段。这些资料是为数学建模竞赛准备的，内容完整，并附带了相关论文。其核心目标是深入研究COVID-19的传播动态和受感染者数量随时间变化的规律，从而为有效遏制疫情蔓延提供重要的参考依据。本文重点关注COVID-19的防控策略，通过对全球各国疫情数据进行的细致分析，并运用……方法构建……模型，最终获得了……结果。此外，为了达到……优化目标，我们进一步得到了……最优模型。 针对首个研究问题——确定COVID-19的传播系数——我们利用国家卫健委公布于2023年1月21日至2月5日期间的疫情数据进行分析，并综合考虑易感人群(S)、潜伏人群(E)、感染人群(I)以及治愈人群(R)等因素，基于SEIR模型计算出COVID-19的传播系数(R0)范围在3.096至3.613之间。 针对第二个研究问题——对不同地区实施的差异化防控措施进行建模分析和未来疫情趋势预测——我们构建了模型以进行预测。考虑到COVID-19存在潜伏期且康复后二次感染概率较低的传播特性，并结合国内公开可用的疫情防控数据，同时纳入隔离/未隔离情况、疫苗接种情况以及医疗卫生条件等关键变量的影响，提出了改进后的SEIR模型。与传统的SEIR模型和logistic模型进行了对比分析后发现，该改进模型的预测精度显著提升。由于国外公开的数据资源中缺乏疑似病例数据的使用情况, 因此采用SIR模型来进行未来疫情数据的分析与预测。