Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Model COVID-19 using MATLAB (Full code in description) | Modeling the Pandemic, code 1

Автор: Nadanomics

Загружено: 2020-03-12

Просмотров: 18915

Описание:

The code in the video needs to be corrected. I made a wrong SEIRD model, as the death rate needs to be applied as a probability, not an outflow rate.
The correct code is as follows:

**ODE function (In Matlab, the name of the function needs to be the same as the name of the script. Save this as ode_fun_simple.m):

function dydt = ode_fun_simple(t, y,beta)

Death = 0.034; % Death rate of COVID-19 (March, 2020)
Pre_infec = 5.2;
f = 1/Pre_infec;
Duration = 14;
r = 1/Duration;
S = y(1);
E= y(2);
I = y(3);

dS = -beta*I.*S;
dE = beta*I.*S - f.*E;
dI = f*E - r*I;
dR = r*(1-Death)*I;
dD = (Death)*r*I;

dydt = [dS; dE; dI; dR; dD];
end



============================================================
Running without the policy
============================================================
clear all; clc;

%% Parameters
Pre_infec = 5.2;
f = 1/Pre_infec;

Duration = 7;
r=1/Duration;

R_0 = 2.2; % A single infected person will infect about 2.2 others in a totally susceptible population

N = 145.93e6; % Population of Russia (2020)
beta = R_0/(N*Duration);


%% Differential equations
tspan = 0:1:365; % We will observe what happens over the next year
y0 = [N-28, 0, 25, 3, 0]; % Coronavirus count of Russia (Mar 12, 2020)

[t,y]=ode45(@(t,y) ode_fun_simple(t,y,beta), tspan, y0);
% ode45 is a built in Numerical Differential Equations solver in MATLAB.
% There are packages for this solver in other programming languages.




%% plot
plot(t,y,'LineWidth', 1.5, 'MarkerSize', 18)
legend('Susceptible','Pre-Infectious','Infectious','Recovered','Death', 'Location', 'Best')
xlabel('Days after March 12, 2020')
ylabel('Population')
title('Predicted Spread of COVID-19 in Russia')
grid on;
grid minor;
set(gca, 'FontSize', 26)
%saveas(gcf, 'corona_simple1.png')




============================================================
Running with the policy
============================================================

clear all;

%% Parameters
Pre_infec = 5.2;
f = 1/Pre_infec;

Duration = 7;
r=1/Duration;

R_0 = 2.2; % A single infected person will infect about 2.2 others in a totally susceptible population

N = 145.93e6; % Population of Russia (2020)
beta = R_0/(N*Duration);


%% Differential equations

%Change me
tspan1 = 0:1:120; % Before policy
y0 = [N-28, 0, 25, 3,0]; % Coronavirus count of Russia (Mar 12, 2020)

[t,y]=ode45(@(t,y) ode_fun_simple(t,y,beta), tspan1, y0);
% ode45 is a built in Numerical Differential Equations solver in MATLAB.
% There are packages for this solver in other programming languages.

y_2nd = [y(end,1), y(end,2), y(end,3), y(end,4), y(end,5)];
%Change me
tspan2 = 121:1:365;

[t,y2]=ode45(@(t,y) ode_fun_simple(t, y, beta/2), tspan2, y_2nd);

y_combined = [y;y2];

%%
plot(0:1:365,y_combined,'LineWidth', 1.5, 'MarkerSize', 18)
legend('S','E','I','R','D', 'Location', 'Best')
xlabel('Days after March 12, 2020')
ylabel('Population')
title('Predicted Spread of COVID-19 in Russia')
grid on;
grid minor;
set(gca, 'FontSize', 26)

%saveas(gcf, 'corona_120dayPolicy.png')

Model COVID-19 using MATLAB (Full code in description) | Modeling the Pandemic, code 1

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

How many people need to get vaccinated? | Modeling the Pandemic, chapter 4

How many people need to get vaccinated? | Modeling the Pandemic, chapter 4

Simulating an epidemic

Simulating an epidemic

Музыка лечит сердце и сосуды🌸 Успокаивающая музыка восстанавливает нервную систему,расслабляющая

Музыка лечит сердце и сосуды🌸 Успокаивающая музыка восстанавливает нервную систему,расслабляющая

4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation

4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation

Deep House Mix 2024 | Deep House, Vocal House, Nu Disco, Chillout Mix by Diamond #3

Deep House Mix 2024 | Deep House, Vocal House, Nu Disco, Chillout Mix by Diamond #3

⚡️АСЛАНЯН: Трамп СОРВАЛСЯ в Давосе. ДИКИЕ заявления ОШАРАШИЛИ всех. Зеленский ЭКСТРЕННО ВЫЛЕТАЕТ

⚡️АСЛАНЯН: Трамп СОРВАЛСЯ в Давосе. ДИКИЕ заявления ОШАРАШИЛИ всех. Зеленский ЭКСТРЕННО ВЫЛЕТАЕТ

SHAZAM Top 50🏖️Лучшая Музыка 2025🏖️Зарубежные песни Хиты🏖️Популярные Песни Слушать Бесплатно #40

SHAZAM Top 50🏖️Лучшая Музыка 2025🏖️Зарубежные песни Хиты🏖️Популярные Песни Слушать Бесплатно #40

Oxford Mathematician explains SIR Disease Model for COVID-19 (Coronavirus)

Oxford Mathematician explains SIR Disease Model for COVID-19 (Coronavirus)

Про болезнь Рамзана, аварию Адама Кадырова и агентов в Европе🎙️ Честное слово с Тумсо Абдурахмановым

Про болезнь Рамзана, аварию Адама Кадырова и агентов в Европе🎙️ Честное слово с Тумсо Абдурахмановым

Базы Данных и Оптимизация Путей | Database Connect | Локальные Переменные | Save Path | Encryption

Базы Данных и Оптимизация Путей | Database Connect | Локальные Переменные | Save Path | Encryption

Открытие Варбурга: 4 переключателя, которые мешают раку расти | Здоровье с Доктором

Открытие Варбурга: 4 переключателя, которые мешают раку расти | Здоровье с Доктором

The Coronavirus Curve - Numberphile

The Coronavirus Curve - Numberphile

I Read Honey's Source Code

I Read Honey's Source Code

How do mathematicians model infectious disease outbreaks?

How do mathematicians model infectious disease outbreaks?

Modeling the COVID-19 Pandemic: A Primer and Overview

Modeling the COVID-19 Pandemic: A Primer and Overview

The MATH of Pandemics | Intro to the SIR Model

The MATH of Pandemics | Intro to the SIR Model

Запись Потоков Данных в Базу Данных в Реальном Времени | Fetch Data | Объекты в Программировании

Запись Потоков Данных в Базу Данных в Реальном Времени | Fetch Data | Объекты в Программировании

Data Analysis, Modelling & Forecasting of COVID-19 | MATLAB Helper | Webinar Ep#2

Data Analysis, Modelling & Forecasting of COVID-19 | MATLAB Helper | Webinar Ep#2

R0: The maths behind the Basic Reproduction Number

R0: The maths behind the Basic Reproduction Number

"Forecasting Infectious Disease Epidemics Using Dynamic Modeling: Ebola and Zika as Case Studies"

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: infodtube@gmail.com