一个简单的改进SEIR模型代码，新手友好，简单易懂

一个简单的改进SEIR模型代码，新手友好，简单易懂

【数学建模】Matlab实现SEIR模型

seir模型的简单例子.pdf

以2020年1月22日至2020年3月22日湖北省随州市新型冠状病毒肺炎(2019-nCoV)患者数据进行研究,通过MATLAB软件建立SEIR模型对湖北省随州市疫情进行干预措施影响的研究和疫情的发展趋势预测。研究结果表明SEIR模型对2019-nCoV疫情发展趋势进行干预措施影响研究和预测是可靠的,这对疫情干预决策具有重要意义,即干预措施对疫情发展有抑制作用。

众所周知,病毒会给社会造成巨大危害。根据这次病毒潜伏期都有传染性特点,在经典的SEIR模型上定义了潜伏者传染概率b2,并用MATLAB软件实现了数值解。

预测意大利疫情数据，MATLAB求解SEIR模型。建立的理论模型对意大利疫情在2月14日至3月10日的实际数据温度都较好（图？），上述模型的数据采用的2月14的数据进行预测的，可以很很明显的看出，后续的预测数据基本一致。3月9号，意大利官方宣布全国人员管控。根据管控的需要，启动了必要的防空隔离措施，如限制大范围聚集情况，对流动人口采取预防工作，并升级隔离措施，这实际上是降低接触率c。我们对3月9号的接触率进行一定的降低。因此对3月9号意大利的接触率进行一定程度的降低，分别取1，0.9，0.7，0.5；并作出了模拟情况。

代码建立了传染病SEIR传播动力模型，可以通过修改其中参数从而能够有效模拟传染病传播情况，并做了可视化，能够直观观察。

关于2019nCoV新冠肺炎的建模Ⅲ—SEIR模型的修正与建立引言SEIR建模思路实现程序结果第一次修正的SEIR模型修正思路第一次改进程序实现第二次修正思路实现小结 引言 前面笔者尝试从网址中爬取数据，进行分析；在之前做的logistic模型能较好的预测患病人数拐点与峰值。 但是想要模拟出疫情的全过程，logistic是做不到的，于是引入SEIR传染病模型对其进行分析与预测。 SEIR建模思路 这是一个带潜伏期的传染病模型，和没有考虑潜伏期的SI、SIR的优势就显而易见了。 建模思路如下图： 对上述的微分方程求解，不难得到其的差分方程。（字丑勿怪） 参数的选取思路来之笔者的实时疫情数据。

各种基于SEIR模型的改进算法代码、Python代码，还包含Si，sir，sis的代码，是做数学建模比赛整理的资料，具全，带论文。研究COVID-19的传播过程和受感染人数的变化规律，是探索如何制止COVID-19蔓延的重要环节。本文针对COVID-19的防控问题，通过对各个国家疫情状况数据的分析，采用……方法，建立……模型，获得……，同时以……为优化目标，获得……最优模型。 针对问题一，为了确定COVID-19的传播系数。通过对国家卫健委公布的1月21日～2月5日的疫情数据分析，考虑易感人群(S)、潜伏人群(E)、感染人群(I)、治愈人群(R)建立SEIR模型，基于SEIR模型计算的COVID-19的传播系数(R0)在3.096～3.613之间。 针对问题二，针对不同地区采取的不同防控策略建立模型分析、预测未来的疫情数据。通过分析COVID-19存在潜伏期且康复后二次感染的概率低的传播特性，结合国内公开的疫情防控数据，考虑隔离/未隔离情况、疫苗接种情况、医疗卫生条件等因素提出了改进的SEIR模型，与logistic模型和传统的SEIR模型比较，预测率有较大提升。由于国外的数据不包含疑似病例数据，采用SIR模型进行分析预测未来疫情数据。