区分Java中的SEIR模型

我试图对SEIR流行病模型进行模拟。 它包括四个部分：

• 易感（未感染）
• 暴露（已感染但尚未感染）
• 传染性（感染性和传染性）
• 已移除（恢复/死亡）

其中γγ是感染率，ββ是复发率/死亡率

我之前使用过SIR模型，这是一个更基本的模型，其中E和I结合在一起，它使用以下等式：

从另一个线程中，我使用了一个解决方案来使用以下代码模拟SIR：

double-dS=（beta*S.get（天）*I.get（天）/N）；
双新闻=（S.get（day）-dS）；
double newI=（I.get（day）+dS-gamma*I.get（day））；
double newR=（R.get（day）+gamma*I.get（day））；

使用Euler方法可以很好地实现这一点。然而，我已经试着利用它来拟合SEIR模型（它有以下等式：）

---

其中u是死亡率，delta是出生率，a是潜伏期。我曾尝试使用类似的方法来为SEIR工作，但根本无法很好地模拟它。这实际上不是变量的问题，但作为一个整体，微分这些复杂的方程。想知道是否有人能帮忙，谢谢。

真的应该早点意识到这一点，但通过随意改变符号，我们发现除了“新闻”之外的所有内容都需要获得前一天的数字，并加上新的dS，而不是减少它。我的长官代码已经做到了。真不知道我怎么会错过这个

新工作守则：

int totalDays = 160; // How many days/times to loop
int N = 1000; // Population
int I0 = 1; // Starting infected/exposed
double beta = 0.2; // Infection rate
double gamma = 1.0/10.0; // recovery time (days to the -1)
double a = 1.0/2.0; // incubation period (days to the -1)
List<Double> S = new ArrayList<>();
List<Double> E = new ArrayList<>();
List<Double> I = new ArrayList<>();
List<Double> R = new ArrayList<>();

private void createData() {
    final int R0 = 0;
    final int S0 = N - E0 - R0;

    S.add((double) S0);
    E.add((double) I0);
    I.add(0.0);
    R.add(0.0);

    for (int day = 1; day < totalDays + 1; day++) {
        double[] derivative = deriv(day);
        S.add(derivative[0]);
        E.add(derivative[1]);
        I.add(derivative[2]);
        R.add(derivative[3]);
    }
}

private double[] deriv(int day) {
    day = day - 1;

    double dS = (beta * S.get(day) * I.get(day)) / N;
    double newS = S.get(day) - (dS);
    double newE = E.get(day) + (dS - (a * E.get(day)));
    double newI = I.get(day) + ((a * E.get(day)) - (gamma * I.get(day)));
    double newR = R.get(day) + (gamma * I.get(day));
    return new double[] {newS, newE, newI, newR};
}

int totalDays=160；//循环多少天/多少次
int N=1000；//人口
int I0=1；//开始感染/暴露
双β=0.2；//感染率
双伽马=1.0/10.0；//恢复时间（到-1的天数）
双a=1.0/2.0；//潜伏期（至-1天）
列表S=新的ArrayList（）；
列表E=新的ArrayList（）；
列表I=新的ArrayList（）；
列表R=新的ArrayList（）；
私有void createData（）{
最终整数R0=0；
最终int S0=N-E0-R0；
S.添加（（双）S0）；
E.添加（（双）I0）；
I.add（0.0）；
R.add（0.0）；
对于（整数天=1；天<总天数+1；天++）{
双[]导数=导数（日）；
S.add（导数[0]）；
E.添加（衍生工具[1]）；
I.添加（衍生工具[2]）；
R.add（衍生工具[3]）；
}
}
私人双[]日（整数日）{
天=第1天；
双dS=（beta*S.get（日）*I.get（日））/N；
双新闻=S.get（日）-（dS）；
双新=E.get（day）+（dS-（a*E.get（day））；
double newI=I.get（day）+（a*E.get（day））-（gamma*I.get（day））；
double newR=R.get（day）+（gamma*I.get（day））；
返回新的double[]{newS，newE，newI，newR}；
}

我有点困惑——确定使用Euler方法（以及类似方法）的全部目的是不必区分任何东西吗？您只需计算出当天每个参数的增量变化，并将该增量添加到起始值。然后冲洗并重复。例如，

dS

已经有了一个表达式，所以我认为您只需要将新模型中的额外术语合并进来。对不起，如果我是哑巴。@KevinBoone肯定不是你哑巴。我用错了符号。。。即使他们在SIR代码中是正确的。我的坏lol