基于matlab实现SI、SIS、SIR、SIRS、SEIR、SEIRS流行病模型

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🔥 内容介绍

在流行病学和传染病领域，流行病模型是一种用来研究和预测疾病传播和控制的数学模型。其中，SI、SIS、SIR、SIRS、SEIR、SEIRS 是常见的流行病模型，它们分别代表了不同的疾病传播方式和人群状态转移过程。本文将介绍这些流行病模型的算法流程，帮助读者更好地理解和应用这些模型。

SI 模型是最简单的流行病模型之一，它假设人群中的个体只有两种状态：易感染者 (S) 和感染者 (I)。在 SI 模型中，易感染者可以被感染者传染，但感染后不会恢复，也不会获得免疫力。SI 模型的算法流程可以用以下差分方程表示：

dS/dt = -βSI dI/dt = βSI

其中，S 表示易感染者的数量，I 表示感染者的数量，β 表示传染率，t 表示时间。这个模型可以用来研究疾病的传播速度和规模。

SIS 模型是在 SI 模型的基础上加入了恢复的过程。在 SIS 模型中，感染者可以恢复成易感染者，但不会获得免疫力。SIS 模型的算法流程可以用以下差分方程表示：

dS/dt = -βSI + γI dI/dt = βSI - γI

其中，γ 表示恢复率。SIS 模型可以用来研究疾病在人群中的持续传播情况。

SIR 模型是在 SI 模型的基础上加入了免疫的过程。在 SIR 模型中，感染者可以恢复成免疫者，不再易感染。SIR 模型的算法流程可以用以下差分方程表示：

dS/dt = -βSI dI/dt = βSI - γI dR/dt = γI

其中，R 表示免疫者的数量，γ 表示恢复率。SIR 模型可以用来研究疾病在人群中的传播和结束情况。

SIRS 模型是在 SIR 模型的基础上加入了丧失免疫的过程。在 SIRS 模型中，免疫者可以丧失免疫力，重新成为易感染者。SIRS 模型的算法流程可以用以下差分方程表示：

dS/dt = -βSI + φR dI/dt = βSI - γI dR/dt = γI - φR

其中，φ 表示丧失免疫率。SIRS 模型可以用来研究疾病在人群中的循环传播情况。

SEIR 模型是在 SIR 模型的基础上加入了潜伏期的过程。在 SEIR 模型中，易感染者可以先成为潜伏者，然后再成为感染者。SEIR 模型的算法流程可以用以下差分方程表示：

dS/dt = -βSI dE/dt = βSI - σE dI/dt = σE - γI dR/dt = γI

其中，E 表示潜伏者的数量，σ 表示潜伏期的逆转率。SEIR 模型可以用来研究疾病在人群中的潜伏期和传播情况。

SEIRS 模型是在 SEIR 模型的基础上加入了丧失免疫的过程。在 SEIRS 模型中，免疫者可以丧失免疫力，重新成为易感染者。SEIRS 模型的算法流程可以用以下差分方程表示：

dS/dt = -βSI + φR dE/dt = βSI - σE dI/dt = σE - γI dR/dt = γI - φR

其中，φ 表示丧失免疫率。SEIRS 模型可以用来研究疾病在人群中的潜伏期、传播和循环传播情况。

总结而言，SI、SIS、SIR、SIRS、SEIR、SEIRS 是常见的流行病模型，它们分别代表了不同的疾病传播方式和人群状态转移过程。通过了解这些模型的算法流程，我们可以更好地理解和预测疾病的传播和控制，为疾病防控工作提供科学依据。希望本文能够帮助读者更好地理解和应用流行病模型，促进疾病防控工作的开展。

📣 部分代码

% test close allN = 1;I0 = 0.01;beta = 1.0;gamma = 1/3;sigma = 1/7;tend = 50;aa = epidemic('SEIR','N',N,'I0',I0,'beta',beta,'gamma',gamma,...    'sigma',sigma,'tend',tend);run(aa)plot(aa)​

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1]  Batista M .epidemic Classical deterministic contagious epidemic models without vital dynamics[J].  2020.DOI:10.13140/RG.2.2.13709.36322.

[2] 黄忠乾.两斑块环境下传染病模型的动力学分析[J].温州大学, 2019.

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