你好，
我无法再现你的错误。该文件在我的Matlab版本上正常运行，有一个实时脚本和一个普通脚本。我看到一种可能的错误：您使用的是旧版本的SEIQRDP。以前版本的SEIQRDP接受的输入比新版本少。
mathlab的SEIR模型问题
272次（过去30天）
你好，
我是mathlab的新手，我正在尝试测试SEIR模型，但是我无法运行它。我在运行代码时遇到问题。
https://la.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/74545-generalized-seir-eplication-model-fitting-and-computation
我试着用所有的文件运行示例3（在github中），但是当我运行它时，我得到了输出：
输入参数太多。
[S，E，I，Q，R，D，P]=SEIQRDP（字母1，beta1，gamma1，delta1，Lambda1，Kappa1，Npop，E0，I0，Q0，R0，D0，t）；
我把示例3文件放在下面，
也许你能帮我找到问题所在？可能很简单。。。
示例3文件。
清除；关闭全部的；中电；
装载('数据.mat','表格恢复','桌面死亡','表格确认','时间')
indLocation=查找（包含(tableRecovered.CountryRegion,'意大利')=1个）
恢复的表格（indLocation，1:2）
indLocation=indLocation（1）
恢复=表2排列（表恢复（indLocation，5:end））；
死亡人数=table2array（TableDeasures（indLocation，5:end））；
Confirmed=table2array（tableConfirmed（indLocation，5:end））；
%如果确诊病例较少，很难知道
%检疫是否严格执行。另外，这个
%表明感染的数量远远大于
%确诊病例
最小值=40；
恢复（确认<=minNum）=[]；
死亡人数（确认人数<=minNum）=[]；
时间（确认<=minNum）=[]；
确认（确认<=minNum）=[]；
Npop=120e6；%人口
猜测=[0.06,1.2,1/5,1/40,0.01,0.02,0.01,0.02]；%我猜合适
E0=确认（1）；%初始暴露病例数（我们不知道，所以设为零）
I0=确认（1）；%感染病例的初始数量（我们不知道，所以是隔离的数量）
Q0=确认（1）；
R0=恢复（1）；
D0=死亡人数（1）；
[字母1、beta1、gamma1、delta1、Lambda1、Kappa1]=...
fit_SEIQRDP（确认恢复的死亡，恢复的，死亡，Npop，E0，I0，时间，猜测）；
dt=0.1；%时间步长
time1=日期时间（time（1））：dt：日期时间（2020,3,25,0,0,0）；
N=纽梅尔（时间1）；
t=[0:N-1].*dt；
[S，E，I，Q，R，D，P]=SEIQRDP（字母1，beta1，gamma1，delta1，Lambda1，Kappa1，Npop，E0，I0，Q0，R0，D0，t）；
图形
符号学（时间1，Q，“r”，时间1，R，“b”，时间1，D，“k”);
持有在
符号学（时间，确认恢复的死亡，“滚”，时间，恢复，“波”，时间，死亡，'ko');
%叶利姆（[0,1.1*Npop]）
伊拉贝尔('案例数')
xlabel公司('时间（天）')
%leg={'易感'，'暴露'，'传染性'，'隔离'，'恢复'，'死亡'，'不可抵抗'}；
支腿={“已隔离（确认感染）”,'恢复','死亡'};
图例（leg{：}，'位置',“南外”)
设置（gcf，'颜色',“w”)
网格在
轴紧的
%叶利姆（[1,8e4]）
设置（gca，'yscale',“林”)
接受的答案
E、 切尼特
2020年3月21日
5条评论
查尔斯·阿乌德
2020年3月23日
好吧，我想这是个许可证问题，我没有lsqcurvefit工具
有办法绕过这个吗？还是我要买？
我用的是r2018a
提前感谢你的帮助
特点：优化工具箱
许可证路径：C:\Users\user\AppData\Roaming\MathWorks\MATLAB\R2018a_licenses\License_DESKTOP-29BVPTL_40680735_R2018a.lic；C:\程序
文件\MATLAB\R2018a\licenses\许可证.dat；C:\程序文件\MATLAB\R2018a\licenses\*.lic
授权错误：-5357。
拟合误差（第69行）
[Coeff]=lsqcurvefit（@（para，t）modelFun1（para，t），。。。
seim错误（第23行）
[alpha1，beta1，gamma1，delta1，Lambda1，Kappa1]=fit_SEIQRDP（Q，R，D，Npop，E0，I0，time1，guess）；
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