数学建模,在sir模型中,假设疾病不可治愈,为病人日死亡率,请确定死亡人

数学建模,在sir模型中,假设疾病不可治愈,为病人日死亡率,请确定死亡人数随时间的变化以及每天死亡人数的变化规律

据题目意思,这是一个传染性病毒随着时间演变的过程,我们要分析、预测、研究它就得建立动态模型,在此我们选用微分方程。因题目中把人群分为五类:确诊患者、疑似患者、治愈者、死亡和正常人,所以我们采用SIR模型。模型中我们找出单位时间内这五类人群人数的变化来建立微分方程,得出模型。再利用matlab画出图形,加以分析,达到得出应对措施的目的。

把考察范围内的人群分为以下种类:

1、健康人群,即易感染(Susceptibles)人群。记其数量为S(t),表示t时刻未感染病但有可能感染该疾病的人数;

2、潜伏期人群,即被感染(Infection)该疾病的人群,记其数量为I(t) 表示t时刻可能感染该疾病的但又不是疑似病患的人数;

3、疑似病患,记其数量为E(t) 表示示t时刻感染该疾病的并是疑似病患的人数;

4、确诊病患,记其数量为Q(t) 表示示t感染该疾病并确诊为患者的人数;

5、恢复人群(Recovered),记其数量为R(t),表示t时刻已从感染病者中移出的人数(这部分人数既不是已感染者,也不是非感染者,不具有传染性,也不会再次被感染,他们已经推出了传染系统)。

基于以上的假设,健康人群从潜伏期到移出传染系统的过程图如下:


三、 模型假设

    假设易感人数的变化率与当时的易感人数和感染人数的乘积成正比;

    2. 假设从感染数中移除个体的速率与当时的感染人数成正比;

    3. 假设考察地区内疾病传播期间忽略人口的出生,死亡,流动等种群动力因素对总人数的影响。即:总人口数不变,记为N。

    4. 假设潜伏期人群不会传染健康人,不具有传染性。

    5. 假设被隔离的患者无法跟别人接触,不会传染健康人。

    6. 假设治愈者已对该病毒有免疫力,不会再被该传染病传染,可以退出系统

    7. 假设初始时刻健康人群的总人数为S0=1.1千万,潜伏期的总人数为I0=1,疑似病患的总人数为E0=0,确诊病患的总人数为Q0=0,恢复人群的总人数为R0=0。aware天 猫不用抽血可在家自测祝您健康!

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