白喉传播模型计算数据与MATLAB代码：疫苗接种、无症状携带、环境污染与最优控制

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.23482746

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据集大小约 7.9 MB。

数据说明

本仓库包含补充计算数据、MATLAB程序及数值结果，用于支持研究手稿《Modelling and analysis of diphtheria transmission incorporating vaccination, asymptomatic carriage, environmental contamination, optimal control and model-based intervention efficiency》，作者为尼日利亚马库尔迪Joseph Sarwuan Tarka大学数学系的Timothy Terfa Ashezua、Reuben Iortyer Gweryina和Meshack Ogbaji。该研究构建并分析了一个确定性的九 compartment 白喉传播模型，纳入不完全疫苗接种、突破性感染、无症状携带、治疗与隔离、免疫力消退及环境污染等因素。数学分析考察了正性、有界性、无病平衡点与地方病平衡点、基本再生数、稳定性、分支、敏感性、疫苗接种阈值及最优干预策略。补充材料包括：MATLAB程序：用于数值模拟、敏感性分析、平衡点计算及最优控制研究的计算脚本。

敏感性分析数据集：一个拉丁超立方抽样数据集，包含跨27个模型参数的5，000个样本，以及500个自助重采样索引集和偏秩相关系数（PRCC）结果。数值模拟结果：模型生成的轨迹，展示基线传播动态以及疫苗接种、检测与治疗、卫生设施和联合干预措施的效果。最优控制结果：涉及疫苗接种/加强接种、携带者筛查、治疗/隔离和环境净化的干预策略的状态、伴随和控制轨迹。收敛性与可重复性数据：前向–后向扫描迭代日志、数值收敛诊断和网格细化比较。支持性文档：模型参数、初始条件

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。