基于SIR模型分析某市新冠疫情趋势的MATLAB实现

MATLAB SIR模型代码pMCMC-SIR是Rasmussen, DA, Ratmann, O., & Koelle, K. (2011)中使用的粒子MCMC算法的R版本。提供了从MATLAB到R的代码转换，保留了原始代码和模拟数据的结构。要运行SIR流行病学模型的粒子MCMC算法，请在R终端中输入以下命令：source('main_Inference.R')。

这个Matlab代码基于小世界网络实现，是经典的SIR传播模型。模型中，个体状态经历S（易感）、I（感染）、R（康复）三种阶段。康复者具有免疫力，不再感染。尽管代码实现基本功能，其简洁性有待提高，适合学习SIR传播模型的代码设计思路。

这份大数据资源涵盖了2024年1月1日至4月6日的澳大利亚新冠疫情历史数据，包括累计确诊、新增病例、累计治愈、累计死亡等参数。更多时间段和国家的大数据资源将陆续发布。

此存储库包含Matlab代码，用于描述无标度随机网络上的随机SIR动力学。该模型的详细描述可以在Matia Sensi合著的论文“网络属性和流行病参数如何影响无标度随机网络上的随机SIR动态”中找到。我们欢迎您提供反馈意见和建议。如果您发现错误或有任何问题，请通过以下邮箱联系我们：sara.sottile@unitn.it, ozan.kah@gmail.com, mattia.sensi@unitn.it。通过配置模型，您可以选择幂律分布的指数来生成无标度网络，并决定传播速度、感染节点的初始数量及其位置（如中心、平均程度、外围或随机）。运行程序的方法是键入：./configuration.py [FLAG] [P]。设置参数的方法是：N [节点数量] alpha [幂律指数] number_of_infected [起始时的感染数量] end_time [最大时间]

MATLAB Guide模块提供了一种动态仿真SIR模型的方法，用户可以通过调整各种参数来观察不同情况下的仿真结果，从而更清楚地理解和展示SIR模型的特性。

介绍了基于BS架构的社区疫情通知系统的设计与实现，利用数据库课程设计的知识，结合毕业设计要求，详细讨论了相关的数据库语句和vue.sql的应用。

随着技术的不断进步，基于Matlab的小波分析在预测股市趋势方面展现出了其独特的应用价值。

该存储库包含使用MOPLA的MATLAB代码，用于处理特定的地质问题。MOPLA是模拟地球延性岩石圈非均质变形的多尺度数值模型，已经成功应用于评估岩石圈内部和周围的压力分布，研究结晶织物对流动分配的影响，并模拟了韧性剪切带中的3D侧翼结构。此外，存储库还增加了新代码开发，特别是在不同地质问题中的应用。代码格式将很快重组以提升其可读性和实用性。

云模型是基于模糊集合理论和概率理论交叉渗透的特定算法，即云发生器，用于定性概念和定量表示之间的不确定转换。它揭示了随机性和模糊性的内在关联性。通过实例解释了云模型在实际应用中的意义和作用。