广义 SEIR 流行模型（拟合和计算）：具有时间依赖性死亡率和恢复率的扩展 SEIR 模型的数值实现-matlab开发

数值实现了具有七个状态[2]的广义SEIR模型。 除了依赖于函数“lsqcurvfit”的拟合之外，实现是从头开始的。 因此，当前的实现可能与参考文献 [2] 中使用的不同。 这个 Matlab 实现还包括一些与 ref 相关的主要差异。 [2]。 其中有死亡率和康复率的表达式，它们是时间的分析和经验函数。 这种时间依赖性背后的想法是，随着时间的增加，死亡和恢复率应该收敛到一个恒定值。 如果死亡率保持不变，死亡人数可能会被高估。 这里没有对出生和自然死亡进行建模。 这意味着包括死亡病例在内的总人口保持不变。 请注意，参考。 [2] 是预印本，没有经过同行评审，我没有足够的资格来判断论文的质量。 本呈件包括： -函数SEIQRDP.m，用于模拟传染，康复和死亡病例的时间历史记录（以及其他事件） - 函数 fit_SEIQRDP.m 以最小二乘法估计 SEIQRDP.m 中使用的八个参