SEIR：广义SEIR流行病模型（拟合和计算）

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。

SEIR结合学报与之前博客结合所做的一些改进，选择其中三个城市进行拟合仿真SEIR结合学报与之前博客结合所做的一些改进，选择其中三个城市进行拟合仿真SEIR结合学报与之前博客结合所做的一些改进，选择其中三个城市进行拟合仿真

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。

本资源包括，基于SEIR模型的新冠肺炎疫情分析matlab代码和最新的国内疫情数据集。代码已详细备注，具体模型详解见本人博客，大家可以下载交流，略有瑕疵，欢迎指正。

此为本人博客对应的的代码

建模比赛刚刚用完亲测有效可出图出数据有分析有数据可直接运行