Читать книгу Искусственный интеллект в прикладных науках. Медицина онлайн
t = np.linspace(0, 160, 160)
# Решение системы дифференциальных уравнений SEIR
y0 = S0, E0, I0, R0
ret = odeint(deriv, y0, t, args=(N, beta, sigma, gamma))
S, E, I, R = ret.T
# Построение графика
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(t, S, 'b', alpha=0.7, linewidth=2, label='Подверженные')
plt.plot(t, E, 'y', alpha=0.7, linewidth=2, label='Инфицированные, но не инфекционные')
plt.plot(t, I, 'r', alpha=0.7, linewidth=2, label='Инфекционные')
plt.plot(t, R, 'g', alpha=0.7, linewidth=2, label='Выздоровевшие')
plt.xlabel('Время (дни)')
plt.ylabel('Численность')
plt.title('Модель SEIR для эпидемии')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
Этот код решает систему дифференциальных уравнений SEIR и строит графики изменения численности подверженных, инфицированных, выздоровевших в течение времени. Пожалуйста, обратите внимание, что значения параметров и начальных условий могут быть изменены в зависимости от конкретной ситуации и характеристик заболевания.
Для написания кода модели SEIR в Python мы используем библиотеку SciPy для решения системы дифференциальных уравнений. Вначале мы определяем функцию, которая представляет собой систему уравнений для SEIR модели. Затем мы используем функцию `odeint` из библиотеки SciPy для решения этой системы уравнений на протяжении определенного временного интервала. В результате мы получаем временной ряд, показывающий изменение численности каждой группы (подверженные, инфицированные, выздоровевшие) с течением времени.
После получения результатов, мы можем визуализировать динамику эпидемии с помощью библиотеки Matplotlib, чтобы лучше понять, как распространяется инфекция в популяции. Например, мы можем построить графики для численности каждой группы на протяжении времени, чтобы увидеть, как количество зараженных, выздоровевших и подверженных меняется во времени.
Это позволяет нам оценить влияние различных параметров на динамику эпидемии и прогнозировать ее дальнейшее развитие. Такой подход позволяет исследователям и общественным организациям более точно понимать характеристики инфекционных заболеваний и разрабатывать эффективные стратегии борьбы с ними.