% This script needs the file Fsi.m to run
% Fsi.m contains the differential equation model
% S is the number of Susceptible individuals at each time step
% I is the number of Infected individuals at each time step
N=1000; %Population Size
%-- initial condictions
i0=5; % initial condiction for I
s0=N-i0; % initial condiction for S
% --
T=100; % evaluation time
%-- parameters
beta=0.1; % infectious rate
%--
S0I0=[s0 i0]; % initial condictions Vector
Tspam=[0:0.1:T]; % time interval
%-- Numerical Integration
[T,Y] = ode45(@(t,Y) Fsi(t,Y,beta,N),Tspam,S0I0);
%--
S=Y(:,1); % Solution S
I=Y(:,2); % Solution I
%----- plots -----
plot(T,S,'k');
hold on;
grid on;
plot(T,I,'r--');
title(['SI model with parameters: \beta= ',num2str(beta),' N=',num2str(N)])
xlabel('Time')
ylabel('Number of Individuals')
legend('S','I','Location','best')
%------------------
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SI Epidemic Model传染病学模型(Matlab完整源码和数据)
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2023-05-21
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SI传染病模型是一种基于微分方程的流行病学模型,用于模拟传染病在人群中的传播过程。SI模型中,人群被划分为易感者(S)和感染者(I)两类,假设人群总数不变,即没有出生、死亡或迁移等因素的影响。SI模型假设感染后的个体不会恢复或被治愈,因此感染者会一直处于感染状态,直到死亡或被隔离。SI模型的基本假设包括: 1. 假设人口总量是固定的。 2. 假设每个人在时间单位内与其他人接触的概率相等。 3. 假设感染者一直处于感染状态,并且不会恢复或被治愈。 SI模型可以用以下微分方程来描述: dS/dt = -βSI dI/dt = βSI 其中,S表示易感者的数量,I表示感染者的数量,β表示感染率,t表示时间。这两个微分方程描述了易感者和感染者数量随时间的变化。具体来说,第一个方程表示易感者的数量随时间的变化率等于易感者被感染的速率,即易感者与感染者接触的概率β乘以易感者和感染者的数量之积。第二个方程表示感染者的数量随时间的变化率等于易感者被感染的速率减去感染者死亡或被隔离的速率,即易感者与感染者接触的概率β乘以易感者和感染者的数量之积减去感染者死亡或被隔离的速率。
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