傳染病模型數學建模論文

1、甲型H1N1流感傳播模型研究小組成員： 宋 科 康 張 曉 鵬 姚 步 泉摘要本文采用了SIR模型對的甲型h1n1流感病毒的傳播規(guī)律進行了研究和預測，文章收集了美國地區(qū)的甲流實驗室確認病例數量的數據，對模型進行了驗證，并提出了如何降低流感在人群中發(fā)病率的倆種可靠方法。一、問題重述近年來由墨西哥發(fā)端的甲型h1n1型流感（又稱豬流感）正成為人們關注的焦點，通過相關網站獲得數據，建立一個模型對甲型h1n1流感的走勢進行預測。二、問題分析甲型h1n1流感的傳播是一道傳染病問題。在數學建模領域已經有很多關于這方面的研究，其中SIR模型是比較完整的模型。SIR模型通過建立微分方程組，按照一般的傳播機理建立

2、集中模型。本文選取美國地區(qū)的甲流實驗室確認病例數量，建立SIR模型，對甲型h1n1流感的傳播規(guī)律進行預測。美國甲型H1N1流感實驗室確認病例數量：時間確診（包括死亡病例）死亡（累計）4月23日504月24日804月25日1104月26日2004月27日4004月28日6404月29日9104月30日10915月1日14115月2日16015月3日22615月4日27915月5日40315月6日64225月7日89625月8日163925月9日225425月10日253235月11日260035月12日300935月13日335245月14日429845月15日47144三、建立模型（一）、不考

3、慮潛伏期的數學模型 1、模型假設（1）、在甲型H1N1流感傳播期內，美國境內的總人數為N億不變，既不考慮生死，也不考慮遷移，人群分為易感染者S，發(fā)病人群I和退出人群R(括死亡者和治愈者)四類，時刻t內這三類人在總人數中所占比例分別為s(t)、i(t)、r(t)。（2）、i(t)關于時間的增長率與s(t)成正比，比例常數為。 病人的數量減少速度與當時的病人總人數成正比，比例常數為。治愈的病人具有了免疫力，即治愈后不再會成為二次患者。（3）、s(t)、r(t)、i(t)之和是一個常數1。2、模型構成易感者和發(fā)病者有效接觸后成為發(fā)病者者。設每個發(fā)病者平均每天有效接觸的易感者數為，個發(fā)病者平均每天能使

4、個易感者成為病毒潛伏者。所以有： （1）單位時間內退出者的變化等于發(fā)病人群的減少，即 （2）發(fā)病人群的變化等于易感人群轉入的數量，即 （3） 記初始時刻的健康者和病人的比例分別為、（不妨設=0）。3、模型求解方程組（1）、（2）、（3）無法求出解析解，我們定義一個新的變量 ，于是可以求出方程的解為： （4） 下面分析s(t)、i(t)、r(t)的變化情況：a、不論初始條件、如何，病人最終將消失，即。b、最終未被感染者的健康者的比例是，是方程在內的根。C、若，則開始有：先增加。當時，達到最大值，然后減小且趨于零，則單調減小至。d、若，則單調減小至5，則單調減小至。我們發(fā)現人們的衛(wèi)生水平越高，日接

5、觸率越??；醫(yī)療水平越高，日治愈率越高，于是越小，所以提高衛(wèi)生水平和醫(yī)療水平有利于傳染病的蔓延。結合美國的具體情況和假設條件進行分析：根據所得的數據畫出美國患病人數變化曲線和治愈人數變化曲線： 根據圖形來看，甲型h1n1流感在美國呈現出蔓延的形式，即現在屬于的情況，即 。由假設條件可知的取值范圍在之間?，F在我們取=1.6，則表示，即美國每天平均治愈的人數最多為1.6人，這與美國疾病預防與控制中心所發(fā)布的數據不同。如果美國平均每天治愈1.6個人的話，那么從4月23日期，治愈的總人數為人，這與實際的情況相差甚遠。產生這個問題的原因有以下幾個方面：第一：對每個病人每天有效接觸的平均人數估計值偏小。不是

6、簡單的成正比關系，應該是成多次方關系，甚至是指數關系。第二：美國疾病預防與控制中心所得到的數據具有滯后性。第三：在美國不一定成立?？梢园涯切┥眢w強壯的、注意自己個人衛(wèi)生的人排除在外。 （二）、考慮潛伏期的數學模型1、模型假設（1）、在甲型H1N1流感傳播期內，美國境內的總人數為N億不變，既不考慮生死，也不考慮遷移，人群分為易感染者S，病毒潛伏人群E,發(fā)病人群I和退出人群R(括死亡者和治愈者)四類，時刻t內這三類人在總人數中所占比例分別為。（2）、每個病人每天有效接觸的平均人數為，稱為日接觸率，當已感染者與易感染者有效接觸時，使易感染者變?yōu)椴《緷摲巳海《緷摲巳哼^一段時間再轉換成發(fā)病人群，發(fā)

7、病人群被治愈。2、模型構成易感者和發(fā)病者有效接觸后成為病毒潛伏者。設每個發(fā)病者平均每天有效接觸的易感者數為，個發(fā)病者平均每天能使個易感者成為病毒潛伏者。所以有 化簡得：病毒潛伏人群的變化等于易感人群轉入數量減去轉化為發(fā)病人群的數量，即其中表示潛伏期日發(fā)病率，即每個潛伏者平均有效發(fā)病的人數。單位時間內退出者的變化等于發(fā)病人群的減少，即其中表示日退出率，即每個病人平均有效病情結束的人數。發(fā)病人群的變化等于潛伏人群轉入的數量，即初始時刻易感染者，已感染者與病愈免疫者的比例分別是3、模型求解由于潛伏期的人群數量不能確定，所以可視為是易感人群的一部分，因此求解過程跟忽略潛伏期的一樣。四、模型的改進就如何確定日接觸率的值。就如何確定日接觸率可以進行改進，根據以前的流感疫情治愈率，加權平均得