22人在康复以后产生了抗体就不会再得病。不同于SIS模型，我们在模型中引入康复者(The Recovered)，用 [公式] 表示，并满足总人数 [公式] 。这个时候就是SIR模型。一旦变为康复者，就不会再传染，即在概率传递过程中，一旦变为康复者，就没有概率再次转移为感染者或者易感者。我们假设感染者变为康复者的概率为我们来看下SIR模型的微分方程

App页面主要分为4个区域，分别是：曲线显示区、模型初始化和预防参数设定区、传染病特征参数设定区、绘图控制区。 ① 曲线显示区：显示模型预测的不同人数量随时间的变化曲线。 ② 模型初始化和预防参数设定区：设定初始化参数（S健康人数、E潜伏区人数、I发病人数、R康复人数）和r单位时间接触次数、p个人防护率。 ③ 传染病特征参数设定区：设定 每次接触感染概率、 单位时间从潜伏期发展到病发的概率、 单位时间治愈概率、 单位时间致死概率。 ④ 绘图控制区：控制绘图、设定基本参数、设定坐标轴区间、设定绘制对象人数。 (2) 使用说明 a. 曲线显示区&绘图控制区 曲线显示区主要功能为显示模型预测的不同人数量随时间的变化曲线。 绘图控制区的主要功能为控制绘图、设定基本参数、设定坐标轴区间、设定绘制对象人数。

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

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seir：在SEIR模型中的应用-流行病学

在本文中，我们研究了在干预策略下具有传染力的SEIR（易感暴露-感染-去除）流行模型的全局稳定性。 为了解决这个问题，我们证明了基本繁殖数R0在确定疾病是否灭绝或持续存在中起着至关重要的作用。 如果为，则存在模型的唯一无病平衡点，该平衡点是全局渐近稳定的，并且该疾病消失了；如果存在，则存在一个唯一的地方病平衡点，该平衡点是全局渐近稳定的，并且该疾病持续存在。

改进的SEIR模型含Matlab源码

covidseir：贝叶斯SEIR模型来估计社交距离对COVID-19的影响

【疫情模型】基于matlalb改进SEIR模型【含Matlab源码 670期】.zip