基于SEIR傳染病模型的社會輿情傳播matlab模擬與仿真
1.程序功能描述
在當今信息高度發達的社會，輿情如同傳染病一般，能夠在人群中迅速擴散，對社會穩定、經濟發展以及個人生活產生深遠影響。將傳染病動力學中的 SEIR 模型應用于社會輿情傳播研究，為理解輿情的發展態勢提供了有力的定量分析工具。SEIR 模型原本用于描述傳染病在人群中的傳播過程，它把人群分為四類：易感者（Susceptible）、暴露者（Exposed）、感染者（Infected）和康復者（Recovered）。通過類比，我們可以構建基于 SEIR 模型的社會輿情傳播模型，揭示輿情從產生、擴散到平息的內在規律。
2.測試軟件版本以及運行結果展示
MATLAB2022A版本運行
3.核心程序
% 繪制圖像
figure;
subplot(221);
% 用紅色繪制平滑曲線，線寬為 2
plot(nums5,'r','linewidth',2)
% 保持當前圖像以便添加新曲線
hold on
% 用藍色帶圓圈標記繪制真實每日推文數量曲線
plot(nums0,'b-o');
% 添加 x 軸標簽
xlabel('days');
% 添加 y 軸標簽
ylabel('推文數量');
% 添加圖例
legend('每天推文5日均值曲線','真實每日推文數量');
subplot(222);
% 用紅色繪制平滑曲線，線寬為 2
plot(nums10,'r','linewidth',2)
% 保持當前圖像以便添加新曲線
hold on
% 用藍色帶圓圈標記繪制真實每日推文數量曲線
plot(nums0,'b-o');
% 添加 x 軸標簽
xlabel('days');
% 添加 y 軸標簽
ylabel('推文數量');
% 添加圖例
legend('每天推文10日均值曲線','真實每日推文數量');
subplot(223);
% 用紅色繪制平滑曲線，線寬為 2
plot(nums20,'r','linewidth',2)
% 保持當前圖像以便添加新曲線
hold on
% 用藍色帶圓圈標記繪制真實每日推文數量曲線
plot(nums0,'b-o');
% 添加 x 軸標簽
xlabel('days');
% 添加 y 軸標簽
ylabel('推文數量');
% 添加圖例
legend('每天推文20日均值曲線','真實每日推文數量');
subplot(224);
% 用紅色繪制平滑曲線，線寬為 2
plot(nums30,'r','linewidth',2)
% 保持當前圖像以便添加新曲線
hold on
% 用藍色帶圓圈標記繪制真實每日推文數量曲線
plot(nums0,'b-o');
% 添加 x 軸標簽
xlabel('days');
% 添加 y 軸標簽
ylabel('推文數量');
% 添加圖例
legend('每天推文30日均值曲線','真實每日推文數量');
numss=nums20;
..............................................
% 繪制圖像
figure;
% 用紅色繪制 nums2 曲線，線寬為 2
plot(T,nums2,'r','linewidth',2);hold on
% 用青色繪制 S 曲線，線寬為 2
plot(T,S,'c','linewidth',2);hold on
% 用藍色繪制 E 曲線，線寬為 2
plot(T,E,'b','linewidth',2);hold on
% 用黑色繪制 I 曲線，線寬為 2
plot(T,I,'k','linewidth',2);hold on
% 用品紅色繪制 R 曲線，線寬為 2
plot(T,R,'m','linewidth',2);hold on
% 顯示網格
grid on;
% 添加 x 軸標簽
xlabel('天');
% 添加 y 軸標簽
ylabel('推文數量')
% 添加圖例
legend('每天推文變化趨勢','S(t)','E(t)','I(t)','R(t)')
4.本算法原理
第一個方程描述了易感者數量的變化率。由于易感者只有在與感染者接觸時才會被感染，所以其數量減少的速率與易感者、感染者的數量乘積成正比，比例系數為感染率beta。
第二個方程表示暴露者數量的變化。一方面，易感者感染后成為暴露者，這部分增加量為beta*S*I ；另一方面，暴露者以速率delta轉化為感染者，所以要減去delta*E 。
第三個方程體現感染者數量的動態。暴露者以速率delta轉變為感染者，使得感染者數量增加；同時，感染者以速率 恢復為康復者，導致其數量減少。
最后一個方程反映康復者數量隨感染者恢復而增加的過程，增加速率為r*I。
通過數值求解上述微分方程組（可使用如 Runge - Kutta 等數值方法），可以得到不同時刻各群體人數的變化情況，進而描繪出輿情傳播的動態曲線。在初始階段，由于易感者數量龐大，感染者數量會迅速增加，隨著時間推移，暴露者陸續轉化為感染者，同時感染者也開始以一定速率恢復為康復者，易感者數量持續下降。當達到一定時間后，由于易感者數量減少以及康復者增多，輿情傳播速度逐漸減緩，最終趨于平息。
基于 SEIR 模型的社會輿情傳播研究為理解輿情演變規律提供了系統的框架。通過合理定義變量、參數，以及進行穩定性分析、模型拓展等工作，能夠較為準確地模擬不同場景下的輿情傳播態勢，并為輿情管控提供科學依據。
