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文档简介
1、word问题二SIR模型1 模型假设 根据之前的定义和假设,人群分为健康者、病人和病愈免疫的移出者三类,在时刻t三类人在总人数中所占的比例分别记为,和,病人的日接触率为,日治愈率为,日死亡率为2 模型构成由假设显然有: 对于病愈免疫的移出者而言应有: 再记初始时刻的健康者和病人的比例分别是和,那么模型的方程可以写作:取时间单位为天,将模型中的第1个方程离散化得递推关系为:3 SARS疾病传染过程分析整个传染过程,随着政府和公众对SARS的重视程度的变化,可知接触数随着接触率、治愈率和死亡率的不断变化而变化。1在SARS爆发的初期,由于潜伏期的存在,社会对SARS病毒传播的速度和危害程度认识不够
2、,所以政府和公众没有引起重视。治愈率和死亡率很小,而接触率较大,所以很小。 当,那么开始增加,可认为是疾病蔓延阶段。2当=时,到达最大值 可认为是疾病传染到达了顶峰期。3当时,单调减小至零,单调减小至。这一时期病人比例绝不会增加,传染病不会蔓延,进入缓解期。4群体免疫和预防根据对模型的分析,当是传染病不会蔓延。所以为制止蔓延,除了提高卫生和医疗水平,使阈值变大以外,另一个途径是降低,这可以通过预防接种使群体免疫。第二个途径通过预防接种使群众免疫,免疫后就不会被感染上病毒。按照我们人群的分类系统,将免疫人群归为退出者类,所以免疫人群的出现,不与模型的分类系统相矛盾。忽略病人比例的初始值,有=1-
3、,于是SARS不再蔓延的条件可以表示为: 所以只要通过群体免疫使初始时刻的移出者比例满足10,就可以制止SARS的蔓延。5. 数值验证与估量根据上面的分析,阻止SARS蔓延有两种手段,一是提高卫生水平和医疗水平,即降低日接触率,提高日治愈率,二是群体免疫,即提高移出者比例的初值。其中,的含义是每天每个SARS感染者传染的人数,是一个十分重要的参数,其确定的原那么是:当天新增SARS病人人数除以当天SARS感染者人数。我们先求出前25天的数据,再进行曲线拟合即可得到65天的数据,再与实际数据相比拟。用matlab求解如下:clc,cleardat=xlsread('SARS',&
4、#39;B1:E26');%4月20号-5月15号共计25天数据datt=xlsread('SARS','B1:E66');%65天数据%定义时间t=1:25;tt=1:65;%将各类型分出列br=dat(:,1);%25天已感染病人br=br'%变为行向量brr=datt(:,1);%65天已感染病人newbr=zeros(64,1);%新增病人lamd=zeros(64,1);for i=1:64 newbr(i+1)=datt(i+1,1)-datt(i,1);%后一天的减去前一天的 lamd(i+1)=newbr(i+1)/datt(i+
5、1,1);endplot(tt,lamd,'o');hold on%画lamd与时间tt的图像lamd=lamd(2:26);%删除第一个数据%使用CFTOOL拟合工具箱进行指数函数拟合,得到函数如下:lamdy=*exp*tt)+*exp*tt);plot(tt,lamdy,tt,lamdy,'-');得到的前25天的拟合图像如下列图所示,拟合函数为:图1可以发现:使用指数函数对其进行回归拟合得到的表达式,其曲线如图2 的光滑曲线所示图2同理可得治愈率和死亡率的拟合表达式:日治愈率:当天SARS感染治愈人数/当天SARS感染人数日死亡率:当天SARS感染死亡人
6、数/当天SARS感染人数得到前25天的拟合函数为: 将和代入到模型中,进行递推计算可得每天的SARS感染者人数,递推程序如下:tt=1:65;a=zeros(1,65);a(1)=339;for t=1:65 a(t+1)=(1+*exp*t)+*exp*t)+*exp*t)*a(t);enda=a(1:65);figure(2)plot(tt,a,tt,a,*);对其进行描点,其图像大致与高斯函数图像较为吻合,使用高斯函数对其拟合可得: 图3由图像可知,当t=80天时,北京地区当天新增的SARS感染人数为0,即在7月10号左右,我们预测此时北京的非典疫情结束。6 分析具体措施对SARS传播的影响在SARS传播的实际过程中,有关部门采取了一些控制疫情的措施,在所有措施中,隔离开始的时间和隔离的强度是两个比拟关键的因素,究竟这些因素对疫情传播能造成怎样的影响,现分析如下:改变隔离开始的时间,假设采取隔离措施提前T天,那么相应的将相应减小,反之那么增加。所以假设卫生部门提前5天采取隔离措施,疫情将较快解除,假设卫生部门延后5天采取隔离措施,疫情将延后解除。根据以上预测结果,对SARS疫情的控制提出以下建议:1、 应尽早采取有效的控制措施。提早采取严格的隔离措施,将会使疫情提早得到控制和解除。2、隔离和宣传并重。一方面加
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