广义SEIR流行病模型（拟合与计算）
描述
与七个状态[2] A广义SEIR模型进行数值实现。实现是从头除了配件，依赖于功能“lsqcurvfit”来完成。因此，从一个本实施可能不同参考文献使用。[2]。
该Matlab实现还包括与参考文献[2]的一些主要差异其中包括死亡率和恢复率的表达式，它们是时间的分析和经验函数。这种时间依赖性背后的思想是，随着时间的增加，死亡率和恢复率应该收敛到一个恒定值。如果死亡率保持不变，死亡人数可能会被高估。出生率d此处未对自然死亡进行建模。这意味着总人口（包括死亡病例数量）保持不变。请注意，参考文献[2]是未经同行审查的预印本，我没有资格判断论文的质量。
内容
本文件包括:
用于模拟感染性、恢复性和死亡病例（以及其他病例）的时间历程的函数SEIQRDP.m
一个函数fit_SEIQRDP.m，它以最小二乘法估计SEIQRDP.m中使用的十个参数。
一个示例文件Documentation.mlx，介绍了数值实现。
一个示例文件example_province_region.mlx，它使用约翰·霍普金斯大学收集的湖北省（中国）新冠病毒-19流行的数据[3]。
一个示例文件example_Country.mlx，它使用约翰·霍普金斯大学收集的新冠病毒-19流行的数据[3]作为证据。
Matteo Secli编写的一个文件“ItalianaRegions.mlx”(https://github.com/matteosecli），我已经修改了一个稍微强大的配件。
一个实例文件ChineseProvinces.mlx，其示出了功能fit_SEIQRDP.m是如何在for循环中被装配以从不同的中国省份数据[3]中使用。
其中一个例子是“uncertiesIssues.mlx”，它说明了拟合有限数据集的危险。
一个示例“Example_US_cities.mlx”示出装配时“恢复”数据不可用。
一个例子simulateMultipleWaves，这说明了多个流行波的配件MLX。
一个函数是getDataCOVID，它从[3]约翰·霍普金斯大学收集的数据中读取数据。
利玛窦塞克尔伊（写一个函数getDataCOVID_ITAhttps://github.com/matteosecli)，从意大利政府收集意大利新冠病毒-19大流行的最新数据[4]
从收集在美国的更新后的数据的一个功能getDataCOVID_US [3]
一个功能checkRates.m该地块的安装和计算死亡和回收率（质量检查）
一个函数getMultipleWaves。m，模拟SEIRQDP模型并将其适合于检测到多个流行波的情况。
欢迎提出任何问题、意见或建议。
参考文献
[2] 彭磊，杨伟伟，张德德，诸葛，C.，洪磊（2020）。中国新冠病毒-19的动态模型流行分析。arXiv预印本arXiv:2002.06563。
[3]https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19
[4]https://github.com/pcm-dpc/COVID-19
实施例1（COVID-19在意大利的情况下）
扩展SEIR模型真实数据的拟合提供了以下结果：
实施例2（COVID-19在湖北的情况下）
扩展SEIR模型真实数据的拟合提供了以下结果：
示例3（多个波的情况）
扩展SEIR模型真实数据的拟合提供了以下结果：
