📊📈 SIR及SEIR建模的简单示例_SEIR模型R语言
发布时间：2025-03-25 07:20:20来源：网易
疫情分析是当下热门话题，而数学建模是理解传播规律的重要工具！今天用简单的例子聊聊SIR模型和SEIR模型，并通过R语言实现它们。🧐
首先，SIR模型将人群分为三类：易感者(S)、感染者(I)和康复者(R)，通过微分方程描述动态变化。而SEIR模型更复杂，增加了潜伏期（E）这一状态，适合描述如新冠这类有潜伏期的疾病。⏳
以下是R代码片段：
```R
library(deSolve)
params <- c(beta = 0.3, gamma = 0.1, sigma = 0.2)
init <- c(S = 999, E = 1, I = 0, R = 0)
times <- seq(0, 100, by = 1)
model_SEIR <- function(time, state, params) { ... }
out <- ode(y = init, times = times, func = model_SEIR, parms = params)
matplot(out[,1], out[,-1], type = "l", xlab = "Time", ylab = "Number")
```
通过可视化结果，我们可以看到不同参数对传播的影响，比如降低$\beta$值可以有效减缓疫情发展。🌍💪
希望这个小示例能帮助大家更好地理解模型原理！💡
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