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⛄ 内容介绍
一种基于元胞自动机的流行病建模方法,并在该模型的基础上模拟了不同传播特性流行病的传播与控制过程.模拟结果与这些不同传播特性流行病传播的宏观特征相吻合,表明元胞自动机是流行病的一种有效的建模方法.同其他的流行病建模方法相比,该模型结构简洁灵活,计算方式简单,模拟过程直观,易于分析.
1.SEIR模型
许多疾病处于潜伏期，在此期间个体被感染但尚未感染。可以通过添加潜在/暴露人群E并让受感染（但尚未感染）的个体从S迁移到E，再从E迁移到I，在感染获得与感染状态之间的这种延迟可以纳入SIR模型。详细信息，请参阅 孵化参数。
1.1.SEIR没有人口变化
在没有出生或死亡的封闭人口中，SEIR模型变为：
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其中
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由于潜伏期延迟了个体感染期的开始，因此与没有潜伏期的SIR模型相比，受感染个体的二次传播将在更晚的时间发生。因此，包括更长的等待时间将导致爆发的初始增长变慢。但是，由于该模型不包括死亡率，因此基本生殖数 R 0 = beta/gamma不变。
观察到完整的爆发过程。在最初的快速增长之后，流行病耗尽了易感人群。最终，病毒无法找到足够的新的易感人群并死亡。引入潜伏期不会改变感染个体的累计数量。
⛄ 部分代码
function ind = choose_border2(m,n,M,N);
% 从对角的四个空格选择有效的边界
m1 = [m+1,m+1,m-1,m-1];
n1 = [n+1,n-1,n+1,n-1];
ms = m1;
ns = n1;
ms(m1<0.1|m1>M+0.5|n1<0.5|n1>N+0.5) = []; % delete
ns(m1<0.1|m1>M+0.5|n1<0.5|n1>N+0.5) = []; % delete
ind = sub2ind([M,N],ms,ns);
⛄ 运行结果
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⛄ 参考文献
[1]于鑫, 段晓东, 刘向东,等. 基于元胞自动机的流行病传播模型及模拟[J]. 计算机工程与应用, 2005, 041(002):205-209.
[2]张丽娟, 孟娜, 张鹤翔,等. 一类基于元胞自动机的传染病模型的仿真[J]. 计算机仿真, 2012, 29(10):5.
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