数学建模学习笔记(十八)SIER模型灵敏度分析(matlab求解)
作者:互联网
什么是灵敏度分析?
简单得来说,就是当模型中有一些参数不确定时,需要多取一些值比较结果,来验证其灵敏性。下面就以上篇写到的传染病模型进行分析:
例如:
在使用传染病模型时,自行选取了传染概率B为0.03,我们需要对其进行灵敏度分析
自定义matlab函数
function funname(x1)
N = 38000; %人口总数
E = 0; %潜伏者
I = 1; %传染者
S = N - I; %易感者
R = 0; %康复者
r = 20; %感染者接触易感者的人数
B = x1; %传染概率
a = 0.1; %潜伏者转化为感染者概率
y = 0.1; %康复概率
T = 1:182;
for idx = 1:length(T)-1
S(idx+1) = S(idx) - r*B*S(idx)*I(idx)/N;
E(idx+1) = E(idx) + r*B*S(idx)*I(idx)/N-a*E(idx);
I(idx+1) = I(idx) + a*E(idx) - y*I(idx);
R(idx+1) = R(idx) + y*I(idx);
end
for j=1:26
zi(j)=I(j*7)-I(j*7-6);
kf(j)=R(j*7)-R(j*7-6);
y(j)=zi(j)+kf(j); %每日新增=一周内感染患者+一周内康复患者
end
x=1:26;
plot(x,y);
hold on;
end
再调用不同的参数:
funname(0.03)
funname(0.031)
funname(0.0305)
funname(0.0315)
funname(0.032)
funname(0.0325)
funname(0.0295)
funname(0.029)
funname(0.0285)
xlabel('week');ylabel('New cases')
结果如图:
标签:概率,end,idx,SIER,模型,建模,matlab,funname,灵敏度 来源: https://blog.csdn.net/qq1198768105/article/details/113473838