seir的matlab代码 重新设定对群体免疫和持续 SARS-CoV-2 传播的期望 论文的支持代码 目录 关于守则 此存储库中的代码允许重复和独立分析 Felix Wong 和 James J. Collins 在论文“重置对群体免疫和持续 SARS-CoV-2 传播的期望”中描述的代码。 该代码需要 MATLAB 2019b 或更高版本才能运行。 运行代码 传输码网络模型 在主文件夹中，有 MATLAB 脚本，用于再现正文中详述的传输网络模型。 no_exogenous_infections.m 该文件是主要的模拟脚本。 它生成 BA 或 WS 随机图并运行正文中描述的 SEIR 模拟。 它没有考虑任何外源性感染。 （对于完整的图，使用ones()函数生成邻接矩阵。） exogenous_infection.m 该文件是对主要模拟脚本的改编，考虑到了任何外源性感染。 它假设图模型已经生成并且邻接矩阵存储在变量A 中。 在运行 no_exogenous_infections.m 之后运行它以确保正确存储图形模型。 考虑到随机接种的情况，取消注释相应的代码行。 SEIR.m 该文件模

建立一个SARS传播的实用的、可求解的改进SIR模型，并用差分方法进行求解。利用北京SARS病例数据对模型验证表明，拟合曲线与实际数据基本吻合，平均相对绝对值误差为0.0153。对隔离时机的提前或延后造成的后果进行数值分析，可得出最终确诊病例累计数与隔离时机的延长或提前呈指数增长或下降的结论。

SarsCov2-PPI网络 SARS-COV 2网络图的初步数据分析

关于SARS模型的建立与相关的预测分析

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以传统的微分方程为理论基础，从经典的传染病SIR模型入手，用2003年6月以前的有关SARS的统计数据作为参考，通过机理分析，建立了描述SARS疫情传播的微分方程模型；同时用曲线拟合的方式，给出了模型中参数的确定方法，以及模型的数值解法。

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