传染病数学建模

第五章 微 分 方 程 模 型如果实际对象的某特性是随时间（或空间）变化的，那么分析它的变化规律，预测它的未来性态时，通常要建立此实际对象的动态模型，这就是微分方程模型.§1 传 染 病 模 型建立传染病的数学模型来描述传染病的传播过程，分析受感染人数的变化规律，预报传染病高潮的到来等，一直是各国有关专家和官员关注的课题.考虑某地区的传染病的传染情况，设该地区人口总数为N ，既不考虑生死，也不考虑迁移，时间以天为计量单位.一. SI 模 型假设条件：1. 人群分为易感染者(Susceptible )和已感染者(Infective )两类人，简称为健康人和病人，在时刻t 这两类人在总人数中所占比例分别记作()t s 和()t i .2. 每个病人每天有效接触的平均人数是λ(常数)，λ称为日接触率，当病人与健康人有效接触时，使健康者受感染变为病人.试建立描述()t i 变化的数学模型.解： ()()1=+t i t s ()()N N t i N t s =+∴由假设2知，每个病人每天可使()t s λ个健康者变为病人，又由于病人数为()t i N ，∴每天共有()()t i N t s λ个健康人被感染.于是i s N λ就是病人数i N 的增加率，即有i s N dt di Nλ=………………………………………………(1) i s dtdi λ=∴ 而1=+i s .又记初始时刻(0=t )病人的比例为0i ，则()()⎪⎩⎪⎨⎧=-=001i i i i dt di λ 这就是Logistic 模型，其解为 ()t e i t i λ-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+=1111［结果分析］作出()t t i ~和i dt di ~的图形如下：1. 当21=i 时，dt di 取到最大值m dt di ⎪⎭⎫ ⎝⎛，此时刻为⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=-11ln 01i t m λ2. 当∞→t 时，1→i 即所有人终将被传染，全变为病人（这是不实际的）.二. SIS 模 型在前面假设1、2之下，再考虑病人可以医治，并且有些传染病如伤风、痢疾等愈后免疫力很低，可以假定无免疫性，于是病人被治愈后变成健康者，健康者还可以被感染再变成病人，此模型称SIS 模型.假设1、2同SI 模型，增加假设:3. 病人每天被治愈的人数占病人总数的比例为μ，称为日治愈率.病人治愈后成为易感染者（健康人）.显然μ1是这种传染病的平均传染期.解：在假设1、2、3之下，模型（1）修正为i N i Ns dtdi N μλ-= 于是 ()()⎪⎩⎪⎨⎧=--=001i i i i i dt di μλ解得()()⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+≠⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--+-=---　＝ －μλλμλμλλμλλμλ,1,11010i t e i t i t ［结果分析］1. 令μλσ=. 注意到λ和μ1的含义，可知σ是一个传染期内每个病人有效接触的平均人数，称为接触数.()⎪⎩⎪⎨⎧-=∞　011σi 11≤>σσ1-2. 接触数1=σ是一个阈值.当1≤σ时，病人比例()t i 越来越小，最终趋于零.当1>σ时，()t i 的增减性取决于0i 的大小，其极限值()σ11-=∞i .3. SI 模型是SIS 模型中0=μ的情形. 三. SIR 模 型大多数传染病如天花、流感、肝炎、麻疹等治愈后均有很强的免疫力，所以病愈的人既非健康者,也非病人,他们已经退出传染系统，此时模型的假设为1.人群分为健康者、病人和病愈免疫的移出者三类，称为SIR 模型.三类人在总人数N 中占的比例分别记作()i s 、()t i 和()t r .1. 病人的日接解率为λ，日治愈率为μ（与SIS 模型相同），传染期接触数为μλσ＝.解：由假设1，有()()()1=++t r t i t s 0=++∴dtdr dt di dt ds 由假设2，得i N dt dr N μ= N i N i s dt di N μλ-= ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧-==∴i i s dtdi i dt dr μλμ 又设()()()00,0,000===r i i s s 于是()()⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧==-=-=00s 0s ,0i i i s dt ds ii s dt di λμλ (2)我们在相平面上来讨论解的性质.相轨线的定义域为(){}1s ,0,0s ,s ≤+≥≥=i i i D 由(2)式消去dt ，得⎪⎩⎪⎨⎧=-==0s s 01s 1s i i d di σ 这里 μλσ= 解得()000s s ln 1s -i s σ++=i ………………………………………(3) 在定义域D 内，(3)式表示的曲线即为相轨线..。

数学建模试题一、传染病模型医学科学的发展已经能够有效地预防和控制许多传染病，但是仍然有一些传染病暴发或流行，危害人们的健康和生命。

社会、经济、文化、风俗习惯等因素都会影响传染病的传播，而最直接的因素是：传染者的数量及其在人群中的分布、被传染者的数量、传播形式、传播能力、免疫能力等。

一般把传染病流行范围内的人群分成三类：S类，易感者(Susceptible)，指未得病者，但缺乏免疫能力，与感染者接触后容易受到感染；I类，感病者(Infective)，指染上传染病的人，它可以传播给S类成员；R类，移出者(Removal)，指被隔离或因病愈而具有免疫力的人。

要求：请建立传染病模型，并分析被传染的人数与哪些因素有关？如何预报传染病高潮的到来?为什么同一地区一种传染病每次流行时，被传染的人数大致不变？二、线性规划模型—销售计划问题某商店拟制定某种商品7—12月的进货、售货计划，已知商店仓库最大容量为1500件，6月底已存货300件，年底的库存以不少于300件为宜，以后每月初进货一次，假设各月份该商品买进、售出单价如下表。

要求：若每件每月的库存费用为0.5元，问各月进货、售货各为多少件，才能使净收益最多？建立数学模型，并用软件求解。

【注】线性规划在MATLAB的库函数为：linprog。

语法为：x = linprog(f,A,b)x = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options)[x,fval,exitflag,output,lambda] = linprog(...)例如：线性规划目标函数的系数：f = [-5; -4; -6]约束方程的系数及右端项：A = [1 -1 13 2 43 2 0];b = [20; 42; 30];lb = zeros(3,1);调用线性规划程序linprog求解，得：[x,fval,exitflag,output,lambda] = linprog(f,A,b,[],[],lb);x= 0.000015.00003.0000三、一阶常微分方程模型—人口模型与预测 下表列出了中国1982-1998年的人口统计数据，取1982年为起始年（0=t ），1016540=N 万人，200000=m N 万人。

传染病问题的研究社会、经济、文化、风俗习惯等因素都会影响传染病的传播，而最直接的因素是：传染者的数量及其在人群中的分布、被传染者的数量、传播形式、传播能力、免疫能力等。

医学科学的发展已经能够有效地预防和控制许多传染病，但是仍然有一些传染病暴发或流行，危害人们的健康和生命。

本论文通过建立传染病模型，分析被传人数多少与哪些因素有关，如何预报传染病高潮的到来等等。

一﹑模型假设1.在疾病传播期所考察的地区围不考虑人口的出生、死亡、流动等种群动力因素。

总人口数N(t)不变，人口始终保持一个常数N 。

人群分为以下三类：易感染者(Susceptibles)，其数量比例记为s(t)，表示t 时刻未染病但有可能被该类疾病传染的人数占总人数的比例；感染病者(Infectives)，其数量比例记为i(t)，表示t 时刻已被感染成为病人而且具有传染力的人数占总人数的比例；恢复者(Recovered)，其数量比例记为r(t)，表示t 时刻已从染病者中移出的人数（这部分人既非已感染者，也非感染病者，不具有传染性，也不会再次被感染，他们已退出该传染系统。

）占总人数的比例。

2.病人的日接触率（每个病人每天有效接触的平均人数）为常数λ，日治愈率（每天被治愈的病人占总病人数的比例）为常数μ，显然平均传染期为1／μ，传染期接触数为σ=λ／μ。

该模型的缺陷是结果常与实际有一定程度差距，这是因为模型中假设有效接触率传染力是不变的。

二﹑模型构成在以上三个基本假设条件下，易感染者从患病到移出的过程框图表示如下：在假设1中显然有：s(t) + i(t) + r(t) = 1对于病愈免疫的移出者的数量应为r t d N Ni d μ= 不妨设初始时刻的易感染者，染病者，恢复者的比例分别为0s （0s ＞0），0i （0i ＞0），0r =0.SIR基础模型用微分方程组表示如下：di dt ds dt dr dtsi isiiλμλμ⎧=-⎪⎪⎪=-⎨⎪⎪=⎪⎩s(t) ，i(t)的求解极度困难，在此我们先做数值计算来预估计s(t) ，i(t)的一般变化规律。

数学建模传染病模型例题（最新版）目录一、引言二、数学建模传染病模型的基本概念1.SEIR 模型2.SIS 模型3.SIR 模型三、数学建模传染病模型的例题1.模型假设2.模型建立3.模型求解四、结论正文一、引言随着全球化的发展，传染病的传播越来越引起人们的关注。

为了更好地预测和控制传染病的传播，数学建模传染病模型被广泛应用。

本文将以数学建模传染病模型为例，介绍相关的模型概念和例题。

二、数学建模传染病模型的基本概念（1）SEIR 模型SEIR 模型是传染病数学模型中最基本的模型之一，它将人群分为四类：易感者 (Susceptibles)、暴露者 (Exposed)、感染者 (Infectives) 和抵抗者 (Resistances)。

该模型假设人群数量不变，感染者会以一定的速率传染给易感者，同时易感者会以一定的速率转变为暴露者，暴露者在一定时间后转为感染者，感染者又会在一定时间后转为抵抗者。

（2）SIS 模型SIS 模型是 SEIR 模型的一种特殊形式，它将人群分为易感者(Susceptibles)、感染者 (Infectives) 和恢复者 (Recovered) 三类。

该模型假设易感者与感染者的接触会导致疾病传播，感染者会在一定时间后恢复为易感者，恢复者则具有免疫力。

（3）SIR 模型SIR 模型是另一种常见的传染病数学模型，它将人群分为易感者(Susceptibles)、感染者 (Infectives) 和恢复者 (Recovered) 三类。

与 SIS 模型不同的是，SIR 模型假设感染者会以一定的速率恢复为易感者，而恢复者则具有免疫力。

SIR 模型适用于短期传染病，例如流感。

三、数学建模传染病模型的例题假设某个地区有 10000 人，其中易感者占 80%，感染率为 0.01，恢复率为 0.9。

我们需要建立一个数学模型来预测疾病传播的过程。

（1）模型假设我们假设疾病传播满足 SEIR 模型，人群分为易感者、暴露者、感染者和恢复者四类。

传染病数学建模(总9页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--第30题传染病传播的数学模型由于人体的疾病难以控制和变化莫测，医学中的数学模型也是较为复杂的。

在研究传染病传播问题时，人们发现传染病传播所涉及的因素很多，例如，传染病人的多少，易受感染者的多少，免疫者(或感染后痊愈者)的多少等。

在将某一地区，某种传染病的统计数据进行处理和分析后，人们发现了以下的规律性：设Sk表示在开始观察传染病之后第k天易受感染者的人数，Hk 表示在开始观察后第k天传染病人的人数，Ik表示在开始观察后第k天免疫者(或感染后痊愈者)的人数，那么Sk+1=(1)Hk+1=＋(2)I k +1=Ik+(3)其中(1)式表示从第k天到第k＋1天有1％的易受感染者得病而离开了易受感染者的人群；(2)式表示在第k+1天的传染病人的人数是第k天的传染病人的人数减去痊愈的人数(假设该病的患病期为5(3)式表示在第k＋1天免疫者的人数是第k天免疫者的人数加上第k天后病人痊愈的人数。

将(1)，(2)和(3)式化简得2如果已知S0，H，I的值，利用上式可以求得S1，H 1，I1的值，将这组值再代入上式，又可求得S2，H2，I2的值，这样做下去，我们可以逐个地，递推地求出各组S k ，Hk，Ik的值。

因此，我们把Sk+1，Hk＋1，Ik+1和Sk，H k ，Ik之间的关系式叫做递推关系式。

现在假设开始观察时易受感染者，传染病人和免疫者的人数分别为将上述数据(5)代入(4)式右边得利用递推关系式(4)反复计算得表30-1。

在建立上述数学模型的过程中，如果还要考虑该地区人员的迁入和迁出，人口的出生和死亡所引起的总人数的变化等因素，那么传染病传播的数学模型变得非常复杂。

所以必须舍去次要因素，抓住主要因素，把问题简化，建立相应的数学模型。

如果将由该数学模型计算的结果与实际比较后，与传染病传播的情况大致吻合，那么我们就可以利用该模型对得病人数进行预测和估计。

数学建模传染病模型例题一、传染病模型简介传染病模型是数学建模的一个重要分支，主要用于描述传染病在人群中的传播规律。

通过构建合适的数学模型，可以研究传染病的传播动力学、预测疫情发展趋势以及评估防控措施的效果。

本文将重点介绍几种常见的传染病模型及其应用。

二、传染病模型的类型及应用1.SIR模型SIR模型是一种基于微分方程的传染病模型，其中S、I、R分别代表易感者（Susceptible）、感染者（Infected）和康复者（Recovered）。

该模型通过描述易感者感染、感染者康复以及康复者不再易感的动态过程，揭示了传染病在人群中的传播规律。

SIR模型在分析疫情爆发、研究防控措施等方面具有广泛应用。

2.SEIR模型SEIR模型是在SIR模型基础上发展的一种传染病模型，其中E代表潜伏者（Exposed）。

与SIR模型相比，SEIR模型增加了潜伏期这一概念，使得模型更加符合实际情况。

该模型可以用于研究传染病的传播速度、预测疫情发展趋势以及评估疫苗的效果。

3.SI模型SI模型是一种简化的传染病模型，仅包含易感者和感染者两个群体。

该模型适用于分析短期传染病，如流感等。

通过研究易感者与感染者的动态关系，可以预测疫情爆发的时间和规模。

三、传染病模型的参数估计与预测传染病模型的参数估计是数学建模的关键环节，通常采用最大似然估计、贝叶斯估计等方法。

此外，基于传染病模型的预测技术在疫情防控中也具有重要意义。

通过构建时间序列模型，如ARIMA、SVM等，可以预测未来一段时间内疫情的发展趋势。

四、数学建模在传染病防控中的实际应用数学建模在传染病防控中具有广泛应用，如疫情监测、防控措施评估、疫苗研究等。

通过对传染病模型的深入研究，可以为政府部门提供科学依据，协助制定针对性的防控策略。

五、案例分析本文将结合具体案例，如我国2003年非典疫情、2020年新冠肺炎疫情等，详细阐述传染病模型在实际应用中的重要作用。

通过分析案例，可以加深对传染病模型的理解，为今后疫情防控提供借鉴。

传染病数学建模
传染病数学建模是一种使用数学方法来描述和预测传染病传播过程的手段。

通过建立数学模型，研究人员可以更好地理解疾病的传播机制，预测其在未来的发展趋势，并为防控措施的制定提供科学依据。

在传染病数学建模中，常见的模型有SIR 模型、SEIR 模型、SEIRS 模型等。

这些模型通过定义不同的状态变量来描述人群中不同个体的状态，如易感者（Susceptible）、感染者（Infected）、康复者（Recovered）等。

然后，通过建立微分方程或差分方程来描述这些状态变量之间的动态关系。

在SIR 模型中，假设人群中只有易感者和感染者两种状态，感染者经过一段时间后会自行康复并获得免疫力。

在SEIR 模型中，增加了“暴露”状态，表示已经接触但尚未表现出症状的个体。

而在SEIRS 模型中，除了“暴露”状态外，还增加了“易感”状态，表示从未被感染过且没有免疫力的人群。

除了以上提到的模型外，还有许多其他的数学模型用于描述传染病传播过程，如基于agent 的模型、网络模型、元胞自动机模型等。

这些模型各有优缺点，需要根据具体的研究问题和数据来选择合适的模型。

总之，传染病数学建模是一种重要的研究手段，可以帮
助我们更好地理解疾病的传播机制和预测未来的发展趋势。

通过建立数学模型，我们可以更好地制定防控措施，减少疾病的传播和影响。

以下是一个简单的数学建模传染病模型的例题：
问题：假设有一个小岛上住着100个人，其中有1个是传染病源。

初始时，这个人不知道自己已经患病，所以没有采取隔离措施。

其他人也不知道有传染病源在岛上。

假设每天，每个健康的人都有可能接触并感染患病的人，感染的概率是p。

另外，健康的人每天也有1个单位的时间用于自我保护，减少被感染的风险。

假设在t天后，岛上有x个人被感染。

我们需要找出p和时间t的关系，以及如何通过调整p来控制传染病的传播。

假设：
1. 每个人每天只能接触一次患病的人。

2. 每个人每天有1个单位的时间用于自我保护。

3. 每个人接触患病的人后，有p的概率被感染。

4. 初始时，只有1个人是患病者。

5. 没有新的外来感染者进入岛上。

模型建立：
根据上述假设，我们可以建立如下的微分方程模型：
dx/dt = p * (100 - x) * (1/100) - x/100
其中，x表示被感染的人数，p表示感染概率，t表示时间。

求解模型：
通过求解这个微分方程模型，我们可以得到x与t的关系。

由于这个方程较为简单，我们可以直接求解它，找出x的解。

然后我们可以根据解的情况，讨论p对x的影响，从而找到控制传染病传播的方法。

通过上述模型和求解过程，我们可以了解传染病的传播情况以及如何通过调整感染概率p来控制其传播。

这个例题可以帮助我们理解数学建模在传染病控制中的应用，并为实际的传染病控制提供理论支持。

传染病的数学模型有哪些（一）引言：传染病是一种对人类健康造成严重威胁的疾病，为了更好地理解和控制传染病的传播过程，研究人员利用数学模型对传染病进行建模和预测。

本文将介绍传染病的数学模型，为了更好地控制和预防传染病的传播提供参考。

正文：1. 推广SIR模型a. SIR模型是一种常见的传染病数学模型，包括易感者（Susceptible）、感染者（Infectious）和康复者（Recovered）三个状态。

b. SIR模型基于一组微分方程进行建模，描述了各个人群状态之间的转化过程。

c. SIR模型可以通过改变参数值来预测和控制传染病的传播速度和范围。

2. 扩展SEIR模型a. SEIR模型是对SIR模型的扩展，引入了潜伏者（Exposed）的概念。

b. 潜伏者是指已经感染病毒但尚未表现出症状的人群。

c. SEIR模型可以更准确地预测传染病的传播速度和范围，尤其对于具有潜伏期的传染病。

3. 基于网络的模型a. 基于网络的传染病模型将人群视为图网络中的节点，节点之间的连接表示传播途径。

b. 网络模型可以更好地考虑人群的空间结构和社交关系对传染病传播的影响。

c. 网络模型常使用随机图、小世界网络或无标度网络等来表示人群间的联系。

4. 多主体模型a. 多主体模型是一种把个体行为和人群行为结合起来的传染病模型。

b. 多主体模型通过建立个体决策规则、交流机制和协调行为，考虑个体之间的相互作用和行为变化。

c. 多主体模型可以模拟人群在传染病传播中的决策行为，为制定个性化的防控策略提供参考。

5. 结合机器学习的模型a. 机器学习模型可以通过学习数据中的模式和规律，对传染病进行预测和控制。

b. 机器学习方法可以结合传染病流行病学和社会行为数据，提高模型的预测准确性。

c. 机器学习模型可以通过监督学习、无监督学习和强化学习等方法，对传染病的传播机制和防控策略进行建模和优化。

总结：传染病的数学模型有多种类型，包括SIR模型、SEIR模型、基于网络的模型、多主体模型和结合机器学习的模型。

传染病数学建模代码传染病数学建模是一种利用数学模型来研究疾病传播规律的方法。

它可以帮助我们更好地了解疫情的变化和控制措施的有效性。

下面，我们就让这篇文章来为您详细介绍传染病数学建模的相关代码吧！在传染病数学建模中，我们通常使用SIR模型。

SIR模型是以S （Susceptible）、I（Infectious）、R（Recovered）三类人群为基础的病毒传播模型。

我们可以通过以下代码，构建基本的SIR模型：```pythonimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt定义初始变量N = 1000 # 总人数I0 = 1 # 初始感染者数量S0 = N - I0 # 初始易感者数量R0 = 0 # 初始恢复者数量beta = 0.2 # 易感者被感染率gamma = 0.1 # 感染者康复率构建SIR模型def SIR_model(t, y):S, I, R = ydS_dt = -beta * S * I / NdI_dt = beta * S * I / N - gamma * IdR_dt = gamma * Ireturn([dS_dt, dI_dt, dR_dt])计算SIR模型y0 = [S0, I0, R0]t = np.linspace(0, 100, 10000) # 时间范围res = odeint(SIR_model, y0, t)S = res[:, 0]I = res[:, 1]R = res[:, 2]绘制SIR曲线fig = plt.figure(facecolor='w')ax = fig.add_subplot(111, facecolor='#dddddd', axisbelow=True)ax.plot(t, S/N, 'b', alpha=0.5, lw=2, label='易感者')ax.plot(t, I/N, 'r', alpha=0.5, lw=2, label='感染者')ax.plot(t, R/N, 'g', alpha=0.5, lw=2, label='恢复者')ax.set_xlabel('时间（天）')ax.set_ylabel('人口比例')ax.set_ylim(0,1.2)ax.yaxis.set_tick_params(length=0)ax.xaxis.set_tick_params(length=0)ax.grid(b=True, which='major', c='w', lw=2, ls='-')legend = ax.legend()legend.get_frame().set_alpha(0.5)plt.show()```在上述代码中，我们首先定义了初始变量和SIR模型。

§12 传染病模型建立传染病模型的目的是描述传染过程、分析受感染人数的变化规律、预报高潮期到来的时间等等。

为简单起见假定，传播期间内所观察地区人数N 不变，不计生死迁移，时间以天为计量单位。

模型（一）（SI 模型） 模型假设1、人群分为健康者和病人，在时刻t 这两类人中所占比例分别为)(t s 和)(t i ，即1)()(=+t i t s 。

2、平均每个病人每天有效接触人数是常数λ，即每个病人平均每天使)(t s λ个健康者受感染变为病人，λ称为日接触率。

模型建立与求解据假设，在时刻t ，每个病人每天可使)(t s λ个健康者变成病人，病人数为)(t Ni ，故每天共有)()(t i t Ns λ个健康者被感染，即Nsi dtdiNλ= 又由假设1和设0=t 时的比例0i ，则得到模型⎪⎩⎪⎨⎧=-=0)0()1(i i i i dt diλ （1）（1）的解为te i t i λ--+=)11(11)(0（2）21i m dtdi )(m 21i模型解释1、当21=i 时，dt di 达最大值，这个时刻为)11ln(01-=-i t m λ，即高潮到来时刻，λ越大，则m t 越小。

2、当∞→t 时1→i ，这即所有的人都被感染，主要是由于没有考虑病人可以治愈，只有健康者变成病人，病人不会再变成健康者的缘故。

模型（二）（SIS 模型） 在模型（一）中补充假设3、病人每天被治愈的占病人总数的比例为μ，称为日治愈率。

模型修正为⎪⎩⎪⎨⎧=--=0)0()1(i i ii i dt diμλ （t 时刻每天有μNi 病人转变成健康者） （3）（3）的解为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+≠--+-=----μλλμλμλλμλλμλ101)(0)1(])1([)(i t e i t i t （4） 可以由（3）计算出使dt di 达最大的高潮期m t 。

（dt di 最大值m dt di )(在λμλ2-=i 时达到）。

数学模型-模型2-di-dt-=2i1-iLogistic模型-i0=。-it=-1/2-io-tm-t= ,m,dildt最大-人n--tm~传染病高潮到来时刻-t>00→i>1?-2日接触率↓→tm↑-病人可以 愈！-0①
数学模型-模型3-传染病无免疫性一病人治愈成-为健康人，健康人可再次被感染-SIS模型-增加假设-3病人每 治愈的比例为4-4~日治愈率-建模W[it+△t-it]=Wstit△t-uWit△t-di-=2i1-i-入~日接触率-dt-i0=i。-1/μ ~感染期-6-、一个感染期内每个病人的-有效接触人数，称为接触数
数学模型-模型4-传染病有免疫性—病人治愈-SIR模型-后即移出感染系统，称移出者-假设-1总人数N不变， 人、健康人和移-出者的比例分别为it,t,rt-2病人的日接触率2，日治愈率山-接触数σ =入/4-建模-s +it+rt=1-需建立it,St,rt的两个方程-00①
数学模型-模型4-SIR模型-W[it+△t-it]=2Wstit△t-uWit△t-W[st+△t-st =-2Nstit△t-di-E见si-i-=-si-dr-人Z-i0=io,s0=So,i0=0-00①
数学模型-传染病模型-问题-·描述传染病的传播过程-·分析受感染人数的变化规律-·预报传染病高潮到来的时刻 ·预防传染病蔓延的手段-·按照传播过程的一般规律，-用机理分析方法建立模型-00①
数学模型-模型1-已感染人数（病人）t-假设-每个病人每天有效接触-足以使人致病人数为入-建模-it+△t it=入it△t-di-:i-dt-it=ie"-i0-io-0t→00→i→00？-若有效接触的是病人， 必须区分已感染者（病-则不能使病人数增加-人和未感染者（健康人）

数学建模论文传染病模型)传染病模型摘要“传染病的传播过程”数学模型是通过控制已感染人群来实现的。

利用隔离等手段来保护未被感染的人群，减少其对健康人群的危害.由于传染病具有研究新型病例有着重要的意义,利用数学知识联系实际问题，作出相应的解答和处理。

问题一:描述传染病的传播过程，将分析受感染人数的变化规律,预报传染病高潮到来的时刻，在传染病过程中，建立传染病影响健康人的数学模型.问题二,在区分健康人群和已经感染人群的情况下，要建立适合总人数不变，区分已经感染的人群和的数学模型，必须在问题一的条件下作出合理假设,同时得出该模型，最后结合已知数据可算出每个已感染人群每天接触健康人群的函数和数学模型。

问题三,传染病无免疫性--病人治愈成为健康人，健康人可再次被感染，问题三加入健康人可以再次感染,一个感染期内每个病人的有效接触人数，称为接触数。

ﻫ一种疾病的传播过程是一种非常复杂的过程,它受很多社会因素的制约和影响,如传染病人的多少，易受传染者的多少，传染率的大小，排除率的大小,人口的出生和死亡，还有人员的迁入和迁出,潜伏期的长短，预防疾病的宣传以及人的个体差异等。

如何建立一个与实际比较吻合的数学模型，开始显然不能将所有因素都考虑进去。

为此，必须从诸多因素中，抓住主要因素,去掉次要因素。

先把问题简化，建立相应的数学模型.将所得结果与实际比较，找出问题，修改原有假设,再建立一个与实际比较吻合的模型.从而使模型逐步完善。

下面是一个由简单到复杂的建模过程，很有代表性,读者应从中体会这一建模过程的方法和思路。

...文档交流仅供参考...一．问题的提出描述传染病的传播过程,将分析受感染人数的变化规律，预报传染病高潮到来的时刻，在传染病过程中,建立传染病影响健康人的数学模型。

问题二，在区分健康人群和已经感染人群的情况下,要建立适合总人数不变，区分已经感染的人群和的数学模型,必须在问题一的条件下作出合理假设,同时得出该模型,最后结合已知数据可算出每个已感染人群每天接触健康人群的函数和数学模型。

数学建模——传染病模型数学建模——传染病模型关键词：数学建模，传染病模型，预测，疫情，发展一、引言传染病模型是数学建模中的一个重要领域，旨在通过数学方法描述和预测传染病的发展趋势。

通过建立传染病模型，我们可以了解疾病传播的机制，评估各种干预措施的效果，并为制定有效的防控策略提供决策支持。

二、传染病模型概述传染病模型是基于生物学、流行病学和数学理论建立的，主要考虑个体之间的接触方式和疾病传播的动态过程。

基本的传染病模型通常假设人群由易感者（Susceptible）、感染者（Infectious）和康复者（Recovered）三类组成。

通过分析这三类人群的数量变化，可以揭示疾病传播的规律。

常见的传染病模型包括 SIR 模型、SEIR 模型等。

SIR 模型假设人群分为易感者（S）、感染者（I）和康复者（R），其中感染者与易感者接触后将传染疾病，感染后将进入康复阶段。

SEIR 模型则在 SIR 模型的基础上增加了潜伏期（E），即感染者并非立即变为易感者，而是进入潜伏期，一段时间后才具有传染性。

三、建模方法与步骤1、建立数学模型：根据传染病的基本假设，列出描述疾病传播的微分方程，确定变量及其含义。

2、参数估计：根据历史数据或实验结果，估计模型中的参数值。

这些参数包括感染率、恢复率、潜伏期等。

3、模型求解：通过求解微分方程，得到易感者、感染者和康复者的数量变化情况。

4、模型检验：将模型的预测结果与实际数据进行比较，检验模型的准确性和可靠性。

四、案例分析以某个地区的流感疫情为例，通过建立 SIR 模型预测疫情的发展趋势。

首先，根据历史数据估计模型的参数值，包括感染率和恢复率等。

然后，通过求解微分方程得到易感者、感染者和康复者的数量变化情况。

根据预测结果，可以评估各种干预措施的效果，如隔离、疫苗接种等。

通过比较预测结果与实际数据的差异，可以不断修正和完善模型，提高预测精度。

五、结论传染病模型是数学建模中的一个重要领域，通过建立数学模型描述和预测传染病的发展趋势。

传染病传播问题二、问题分析假设y(t)为发现第一个病人后t小时时刻的传染人数，则y(t)对dy可以描述该传染病的传染速率。

常识表明，传染时间t的导数dt病的传染速率既受到传染人数的影响，又受未被传染人数的影响。

一般情况下，传染人数越多，传染速度越快（因为有很多的传染源）；未被传染人数越多，传染速度越快（因为会有很多的人传染）。

因此，其影响关系都为正比关系。

本题中在t时刻未被传染的人数为1000- y(t),于是可以用微分方程描述传染速率：dy=ky(1000-y),y(0)=1,y(10)=2,k为比例常数dt求解此微分方程即可。

一、问题描述一艘游船载有1000人，一名游客患了某种传染病，10小时后有2人被传染发病。

由于这种传染病没有早期症状，故传染者不能被及时隔离。

假设直升飞机将在50~60小时将疫苗运到，试估算疫苗运到时患此传染病的人数。

三、问题求解用mathematica求解：DSolve y ' t k y t 1000y t ,y t因此得到解y=1100010001000c e e ktkt+ 化简为y=kt 10001e c 11000-+由y(0)=1可得c 1=999;由y(10)=2,可以得1000k=0.0694149.y1[t_]:=1000/(1+999*Exp[-0.0694149t])于是得到t 小时时刻的传染人数 y(t)=t e 0694149.099911000-+Plot y 1 t , t ,0,2输出图形如下图：Graphy131.≈32 y160≈61因此，在t=50小时患此传染病的人数约为32人，在t=60小时患此传染病的人数约为61人。

从这些数字可以看到，从50小时到60小时这10小时之间，被传染发病的人数几乎翻了一倍，因此在传染病流行期间应该及时采取措施是很重要的。

如果不采取措施，通过y(t)的图形可以看到，当t 在50~150小时之间传染最快，且当t 趋于无穷大时，y(t)趋于1000人，即导致全游艇任素华都被传染。

实验二：传染病模型1、SI 模型的建立基于以下三个假设，求出平衡点，给出参数，图示模型曲线。

（1）不考虑人口的出生、死亡、流动等种群动力因素。

人口始终保持一个常数，即()K t N ≡。

（2）一个病人一旦与易感者接触就必然具有一定的传染力。

假设t 时刻单位时间内，一个病人能传染的易感者数目与此环境内易感者总数()t S 成正比，比例系数为β，从而在t 时刻单位时间内被所有病人传染的人数为()()t I t S β。

2、SIS 模型的建立基于以下三个假设，求出平衡点，给出参数，图示模型曲线。

（1）不考虑人口的出生、死亡、流动等种群动力因素。

人口始终保持一个常数。

即()K t N ≡。

（2）一个病人一旦与易感者接触就必然具有一定的传染力。

假设t 时刻单位时间内，一个病人能传染的易感者数目与此环境内易感者总数()t S 成正比，比例系数为β，从而在t 时刻单位时间内被所有病人传染的人数为()()t I t S β。

（3）t 时刻，单位时间内从染病者中治愈的人与病人数量成正比，比例系数为γ，单位时间内治愈的人不具有免疫，将再成为易感者。

3、SIR 模型的建立基于以下三个假设，求出平衡点、给出参数、图示模型曲线。

（1）不考虑人口的出生、死亡、流动等种群动力因素。

人口始终保持一个常数，即()K t N ≡。

（2）一个病人一旦与易感者接触就必然具有一定的传染力。

假设t 时刻单位时间内，一个病人能传染的易感者数目与此环境内易感者总数()t S 成正比，比例系数为β，从而在t 时刻单位时间内被所有病人传染的人数为()()t I t S β。

（3）t 时刻，单位时间内从传染者中移出的人数与病人数量成正比，比例系数为γ，单位时间内移出者的数量为γ)(t I 。

求解过程1、SI 模型：由题目条件假设可以得到微分方程：K()()dIK S t I t dtβ=，又因为()()1S t I t +=， 令初始时刻病人的比例为0I ，则有：0()(1()),(0)dII t I t I I dtβ=-= %求平衡点,r 为有效传染率,x 病人比例 syms r xsolve('r*x*(1-x)','x') ans = 0 1 %方程求解syms i r t dsolve('Di=r*i*(1-i)','i(0)=i0','t')ans =1/(1-exp(-r*t)*(-1+i0)/i0) %绘制图形r=0.5,i0=0.01 fplot('1/(1-exp(-r*t)*(-1+i0)/i0)',[0,40]) fplot('1/(1-exp(-0.5*t)*(-1+0.01)/0.01)',[0,40]) function di=isf(t,i)di=0.5*i*(1-i); [t,i]=ode45(@isf,[0 40],[0.01]);plot(t,i)t ♓i♎♓ ♎♦图示4 SI 模型的i~t 曲线 图示5 SI 模型的di/dt~i 曲线2、SIS 模型 根据SI 模型及增加的假设条件，可得：)()()(t KI t I t KS dtdiKγβ-=，即： 0)0(),())(1)((I I t I t I t I dtdi=--=γβ 记 γβσ=， 则方程改写为 )]1([σβ---=i i i dt di%求解方程syms r b i t % b 为有效传染率,r 为治愈率dsolve('Di=b*i*(1-i)-r*i','i(0)=i0','t')ans =(b-r)/(b-exp(-(b-r)*t)*(-b+r+i0*b)/i0/(b-r)*b+exp(-(b-r)*t)*(-b+r +i0*b)/i0/(b-r)*r)%求平衡点syms x %(b=0.5,r=0.2)solve('0.5*x*(1-x)-0.2*x; ')ans =0..60000000000000000000000000000000%绘制图形function di=sisf(t,i)di=0.5*i*(1-i)-0.2*i;[t,i]=ode45(@sisf,[0 40],[0.01]);plot(t,i)t♓t ♓图示6 SIS 模型的i~t 曲线（σ>1） 图示7 SIS 模型的i~t 曲线（σ≤1）fplot('-0.5*x*[x-(1-1/20)]',[0,1]) fplot('-0.5*x*[x-(1-2)]',[ 0,1])i♎♓ ♎♦i♎♓ ♎♦图示8SIS 模型的di/dt~i 曲线（σ>1） 图示9SIS 模型的di/dt~i 曲线（σ≤1） 3、 SIR 模型模型的方程为{00()()(),(0)()(),(0)dIS t I t I t I I dtdSS t I t S S dtβγβ=-==-=function dx=sirf(t,x)dx=zeros(2,1);dx(1)=0.5*x(1)*x(2)-0.2*x(1); %x(1)表示i,x(2)表示s dx(2)=-0.5*x(1)*x(2);[t,x]=ode45(@sirf,[0 50],[0.01 0.99]);plot(t,x(:,1),t,x(:,2)),grid,pauseplot(x(:,2),x(:,1)),grid00.20.40.60.81s图示10 SIR模型的图形)(),(tStI图示11 SIR模型的相轨线备注：由于Matlab与Word连接不好，所绘制的图形上标的字符在Word中看不清楚。

传染病的传播及控制分析数学建模
首先，传染病的传播机理是分析传染病传播的基础。

传染病的传播主
要通过人与人之间的直接接触、空气传播、食物和水传播等途径进行。

数
学建模在研究传染病传播机理时，可以通过建立数学模型来描述不同途径
的传播，例如使用微分方程来描述感染者的增长速度和康复者的增长速度。

其次，传染病的基本模型是了解传染病传播规律的数学工具。

常用的
基本模型包括SIR模型、SEIR模型等。

其中，SIR模型将人群分为易感者（Susceptible）、感染者（Infectious）和康复者（Recovered）三部分。

模型假设人群之间的接触是随机的，并且感染者拥有一定的康复率。

利用
这种模型，可以预测传染病在不同人群中的传播速度和规模，并为制定控
制策略提供科学依据。

最后，传染病的控制策略是基于数学模型进行分析和制定的。

常用的
控制策略包括隔离控制、疫苗接种、社交距离等。

数学模型可以用来评估
不同控制策略的效果和影响。

例如，可以通过调整隔离比例和接种率来观
察传染病的传播趋势和疫情的变化。

此外，数学模型还可以用来优化控制
策略，例如通过数学优化方法来确定最佳的疫苗接种策略或者最佳的防控
资源分配策略。

总之，传染病的传播及控制分析数学建模是研究传染病的传播规律和
制定控制策略的重要工具。

数学模型可以帮助我们理解传染病的传播机理，预测疾病的传播趋势和规模，并为制定控制策略提供科学依据。

因此，加
强传染病传播及控制的数学建模研究对于保障人类健康和社会稳定具有重
要意义。