在IT领域，网络建模是研究复杂系统交互和传播过程的一种重要方法。在这个场景中，我们关注的是"复杂网络SIR和SIS模型"的Python实现。这些模型常用于传染病动力学的研究，帮助我们理解疾病如何在人群或网络中传播。 SIR模型（Susceptible-Infected-Recovered）是一种经典的传染病模型，它将个体分为三个状态：易感者（Susceptible）、感染者（Infected）和恢复者（Recovered）。模型假设每个个体只能处于这三个状态之一，并且在特定条件下可以相互转换。 1. **易感者(S)**：未感染病毒的人群，他们可能会被感染者传染。 2. **感染者(I)**：已经感染并能传播病毒的个体，随着时间的推移，他们会从感染状态转变为恢复状态。 3. **恢复者(R)**：已经康复并具有免疫力的个体，他们不再感染他人，也不再受感染。 在SIR模型中，关键参数包括： - **β**：易感者与感染者接触后感染的概率。 - **γ**：感染者恢复（或死亡）并退出感染状态的概率。 SIS模型（Susceptible-Infected-Susceptible）则不同，它假设恢复者可以再次变得易感，即没有免疫力。这意味着个体可以无限次地反复感染。 Python实现这两个模型通常涉及以下几个步骤： 1. **网络生成**：需要构建一个复杂网络，这可以是随机图、小世界网络或无标度网络，取决于实际问题的需求。 2. **状态初始化**：随机分配个体为易感者或感染者。 3. **迭代过程**：模拟时间步长，计算每个个体在每个时间步内的状态变化。 4. **传播规则**：根据SIR或SIS模型的规则更新每个个体的状态。 5. **统计分析**：记录和分析模型运行结果，如感染峰值、感染人数、恢复人数等。 在提供的文件`SIS.py`和`SIR.py`中，我们可以预期看到以下内容： - 定义网络结构的函数，如使用`networkx`库创建网络。 - 初始化模型状态的函数，将节点标记为S、I或R。 - 更新状态的函数，根据SIR或SIS模型的规则进行计算。 - 主循环，模拟时间步长并更新网络状态。 - 输出和可视化结果的代码，可能包括使用matplotlib绘制感染率随时间的变化曲线。 通过理解和分析这些代码，我们可以深入学习如何用Python进行复杂网络建模，以及如何应用这些模型来研究疾病传播等实际问题。对于数据分析、生物信息学和社交网络分析等领域的人来说，这些都是非常有价值的知识点。

经典的SIR模型，用Simulink实现，所用模块全部为基本的数学模块和信号源，可以自行修改并调整参数，个人练习用

SIR模型疫情疫情数据，配套博客为https://blog.csdn.net/m0_38139250/article/detai

我们的SIR模型经过设计，目的是在考虑到许多不同的参数的情况下，证明在一次流行病中不同群体的行为。 该程序已为C＃的一个学生项目（法国Insa Lyon的SCAN项目）完成。 由Mathias Chaouche，Sara El Mekkaoui，Theresa Lee，Sabine Pebrier和Loan Vulliard制造。

以前写的课设，数据是2020年6月-12月的。包含代码和数据集。 因为需要清理文档，就上传做个记录

H1N1的SIR模型-matlab仿真-综合试题

经常使用的三种传染病的预测模型。SI SIR SIS 三种模型的相关分析

学习传染病SIR模型，得优的数学建模论文，符合数学建模论文模板，强于一般资料，虽然专家论文比不上，但辅佐来看也是可以的。再强调一遍，适合数学建模萌新，强于网上的一般资源，毕竟废了好大功夫！

SIR传染模型Matlab代码SIR_simulation [MATLAB] 网络上的易感感染恢复（SIR）模型模拟 该代码采用邻接矩阵形式的任何网络，并执行SIR传染模型的模拟。 用户可以定义起始节点，传输速率，恢复速率...这是基于代理的模拟，用户可以观察每个时间步长中系统的行为。 主文件是sir_simulation.m，它需要sir_infection_step.m和sir_recovery_step.m。 有一个示例文件example.m，它加载了示例网络test_network.txt

计算置信区间的matlab代码参数估计 一些使用SIR模型进行参数估计的快速示例代码，以及使用Fisher信息矩阵和轮廓似然性检查可识别性和不确定性的代码-有关更多信息，请参阅实验室作业pdf（此代码适用于第2部分）。 该代码最初是为2017 NIMBioS / MBI / CAMBAM研究生暑期班和NIMBioS不确定性定量教程而设计的。 R和Matlab中都提供了等效的代码，该代码需要执行以下步骤： 在一些初始参数值下模拟模型 使用最大似然（ML）从（模拟的）暴发数据估计模型参数（假设模型具有给定的Poisson均值，但可以更改为您喜欢的任何值，例如最小二乘等）。 计算Fisher信息矩阵（FIM）的简化形式并测试其等级，以评估可识别参数/组合的数量 生成每个参数的轮廓似然并确定95％的置信区间 问题？ 联系玛丽莎·艾森伯格（）。 该材料是根据MIT许可授权的-可以免费使用/修改并注明原始来源（请参阅许可文本）。