基于MATLAB的SIR传染病传播模型动态仿真分析系统

资 源 简 介

本项目实现SIR传染病传播微分方程模型，支持自定义传染率、恢复率等参数，提供人群动态变化可视化界面，包含多种流行病预设，便于教学与研究分析。

详 情 说 明

基于SIR传染病传播模型的动态仿真与分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于经典SIR传染病传播模型的动态仿真与分析系统。SIR模型通过微分方程组描述传染病在人群中的传播动态，将人群分为易感者(S)、感染者(I)和康复者(R)三类。该系统提供了完整的仿真环境，可用于教学演示、疫情预测和公共卫生政策评估等多种场景。

功能特性

• 经典模型实现：完整实现SIR传染病传播微分方程模型
• 参数自定义：支持感染率、恢复率等关键参数的自定义设置
• 动态可视化：实时展示三类人群比例变化的动态折线图
• 预设参数库：包含天花、流感、肝炎、麻疹等多种流行病的预设参数
• 数据导出：支持CSV/Excel格式的仿真数据导出功能
• 统计分析：提供基本再生数R0、疫情峰值、总感染比例等关键指标计算
• 敏感性分析：研究不同参数变化对传染病传播过程的影响

使用方法

1. 参数设置：

- 设置初始人群参数：总人口数N，初始感染人数I0 - 配置传染病参数：感染率β，恢复率γ - 设定时间参数：仿真总时长T，时间步长dt - 或直接选择预设疾病类型快速配置参数

1. 运行仿真：

- 启动仿真计算，系统将自动求解SIR微分方程 - 实时显示动态变化曲线和关键疫情指标

1. 结果分析：

- 查看三类人群随时间变化的数据表格 - 分析基本再生数R0、峰值感染人数等统计指标 - 进行参数敏感性分析，评估不同防控策略效果

1. 数据导出：

- 将仿真结果导出为CSV或Excel格式 - 保存可视化图表用于后续分析报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 需要安装基本的MATLAB工具箱（如图形界面、数据处理等核心组件）
• 推荐内存4GB以上，用于处理大规模人口仿真计算

文件说明

系统的主程序文件实现了完整的仿真平台核心功能，包括图形用户界面的构建与布局、传染病参数的输入与验证、预设疾病数据库的管理、微分方程数值求解算法的执行、实时数据可视化的更新渲染、疫情关键指标的统计分析计算、参数敏感性分析模块的协调控制，以及仿真结果数据的导出处理。该文件整合了所有功能模块，为用户提供统一的操作入口和交互体验。